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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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30 篇 专利

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30 篇 电子文献
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3 篇 中国科学院西安光...
2 篇 中国人民解放军32...
2 篇 中国电信股份有限...
2 篇 南栖仙策高新技术...
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 浙江工业大学
2 篇 云南省寄生虫病防...
2 篇 中国科学院软件研...
2 篇 京东科技信息技术...
2 篇 腾讯科技有限公司
1 篇 中国电信股份有限...
1 篇 国网辽宁省电力有...
1 篇 中国电子科技集团...
1 篇 中北大学
1 篇 广州时韵信息科技...
1 篇 中国地质大学
1 篇 清华大学
1 篇 北京邮电大学
1 篇 国网辽宁省电力有...
1 篇 国网河南省电力公...

作者

3 篇 肖茂森
3 篇 邱跃洪
3 篇 潘志斌
3 篇 江宝坦
2 篇 李松林
2 篇 王健树
2 篇 陈建兵
2 篇 沈力
2 篇 梁赓
2 篇 韩冰
2 篇 高永健
2 篇 张凤军
2 篇 杜龙飞
2 篇 李晓杰
2 篇 褚福跃
2 篇 赵金贤
2 篇 阮航
2 篇 任晖
2 篇 郭靖蕾
2 篇 刘帅

语言

30 篇 中文

检索条件"主题词=训练数据序列"

共 30 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于优化DBN和Bi-LSTM的短期光伏功率预测方法

一种基于优化DBN和Bi-LSTM的短期光伏功率预测方法

引用

作者：王顺江王铎凌兆伟周桂平刘刚李典阳宋丽 111000 辽宁省辽阳市白塔区八一街81号

本发明公开了一种基于优化DBN和Bi‑LSTM的短期光伏功率预测方法，利用DBN能够捕捉非线性特征的特点和Bi‑LSTM处理时序特征的能力，构建了SSA优化的DBN和PSO优化的Bi‑LSTM组合预测模型，完成训练数据序列的深度特征提取，采用SSA对DBN进... 详细信息

标准号: CN117744854A

本发明公开了一种基于优化DBN和Bi‑LSTM的短期光伏功率预测方法，利用DBN能够捕捉非线性特征的特点和Bi‑LSTM处理时序特征的能力，构建了SSA优化的DBN和PSO优化的Bi‑LSTM组合预测模型，完成训练数据序列的深度特征提取，采用SSA对DBN进行参数优化，提高DBN收敛速度与特征提取能力，提高泛化性能；本发明利用PSO对Bi‑LSTM中的隐藏层单元数α，学习率ε，丢弃概率ρ进行调节，提高网络鲁棒性和全局搜索能力，提升收敛速度。

关键词：收敛优化全局搜索能力训练数据序列非线性特征网络鲁棒性参数优化丢弃概率泛化性能功率预测深度特征时序特征特征提取预测模型单元数隐藏层构建光伏捕捉学习

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基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置

基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置

引用

作者：田露石宸睿 100192 北京市海淀区清河小营东路12号北京信息科技大学

本发明属于无源互调干扰幅值预测技术领域，公开了基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置。包括多个信号传输通道在传输发送数据序列过程中，按照预设比例在发送数据序列中插入训练数据序列，预设比例为训练数据序列与发... 详细信息

标准号: CN117729556A

本发明属于无源互调干扰幅值预测技术领域，公开了基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置。包括多个信号传输通道在传输发送数据序列过程中，按照预设比例在发送数据序列中插入训练数据序列，预设比例为训练数据序列与发送数据序列的长度比值。初始化回声状态网络，回声状态网络包括输入层、储层、增强层和输出层。训练回声状态网络，将每一信号传输通道在t时刻输入的训练数据序列以及t‑1时刻的无源互调幅值拆分为实部与虚部数据，输入至回声状态网络的输入节点中，将t时刻无源互调幅值拆分为实部与虚部数据作为网络的输出数据，以训练网络从而获得输出权值；再预测无源互调幅值。具有计算复杂度低、资源代价小、性能稳定等优点。

关键词：回声状态网络调幅无源训练数据序列发送数据序列信号传输通道虚部数据实部预设传输发送数据计算复杂度输出数据输入节点无源互调序列过程训练回声训练网络预测技术状态网络资源代价初始化多通道输出层输入层增强层预测输出网络

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一种北斗导航服务定位性能智能预测方法及装置

一种北斗导航服务定位性能智能预测方法及装置

引用

作者：郭睿赵金贤刘帅陈建兵李晓杰郭靖蕾辛洁唐成盼赵志远李松林任晖唐晓宁 100094 北京市海淀区5136信箱

本发明公开了一种北斗导航服务定位性能智能预测方法及装置，所述方法包括从预设数据库中采样定位性能数据，得到初始数据序列；对所述初始数据序列进行处理，得到训练数据序列；利用所述训练数据序列，对预设的长短期记忆网络进行训练... 详细信息

标准号: CN115408483B

本发明公开了一种北斗导航服务定位性能智能预测方法及装置，所述方法包括从预设数据库中采样定位性能数据，得到初始数据序列；对所述初始数据序列进行处理，得到训练数据序列；利用所述训练数据序列，对预设的长短期记忆网络进行训练，得到目标长短期记忆网络；将所述训练数据序列输入所述目标长短期记忆网络进行处理，得到定位性能预测信息。利用该方法可对北斗系统导航服务定位性能结果进行高精度预报分析，有利于对全球服务区域内各监测地区的定位结果进行数字化分析管理。提高北斗系统定位性能的智能化预报能力。

关键词：定位性能训练数据序列记忆网络初始数据序列北斗系统导航服务预设数字化分析定位结果服务区域预报分析预报能力预测信息智能预测智能化北斗采样数据库监测全球管理

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一种基于滑动窗口时序模型的虫媒疾病预测方法及系统

一种基于滑动窗口时序模型的虫媒疾病预测方法及系统

引用

作者：王鑫唐烨榕张凤军周红宁杜龙飞梁赓丁海元 100190 北京市海淀区中关村南四街4号

本发明公开了一种基于滑动窗口时序模型的虫媒疾病预测方法及系统，包括收集虫媒疾病病例信息，形成原始数据序列；选取不同滑动窗口宽度，对原始数据序列分段统计形成训练数据序列，建立若干时间序列模型，形成模型库；基于滑动窗口机... 详细信息

标准号: CN111462919B

本发明公开了一种基于滑动窗口时序模型的虫媒疾病预测方法及系统，包括收集虫媒疾病病例信息，形成原始数据序列；选取不同滑动窗口宽度，对原始数据序列分段统计形成训练数据序列，建立若干时间序列模型，形成模型库；基于滑动窗口机制和动态加权算法，计算降尺度条件下的预测病例数；利用热点图的表现形式，实现对预测结果的可视化呈现。本发明将滑动窗口时间序列方法应用到虫媒疾病疫情预测领域，可有效降低小时间尺度条件下虫媒疾病疫情的预测误差，更加精准地预测虫媒疾病疫情态势，便于相关组织和人员进行决策。

关键词：虫媒滑动窗口原始数据序列疾病时间序列模型训练数据序列表现形式病例信息疾病预测加权算法时间尺度时间序列时序模型疫情预测预测结果预测误差可视化模型库预测分段尺度决策统计

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一种高速CMOS相机成像方法及系统

一种高速CMOS相机成像方法及系统

引用

作者：江宝坦邱跃洪潘志斌肖茂森 710119 陕西省西安市高新区新型工业园信息大道17号

本发明提供一种高速CMOS相机成像系统，FPGA控制单元包括多个数据采集模块、数据对齐模块和数据处理模块；数据采集模块包括存储深度为2*N‑1为的第一寄存器，数据对齐模块包括存储深度为N的N个第二寄存器；数据对齐模块自动识别第二寄... 详细信息

标准号: CN106686323B

本发明提供一种高速CMOS相机成像系统，FPGA控制单元包括多个数据采集模块、数据对齐模块和数据处理模块；数据采集模块包括存储深度为2*N‑1为的第一寄存器，数据对齐模块包括存储深度为N的N个第二寄存器；数据对齐模块自动识别第二寄存器的值并和完整训练数据序列比较找出目标第二寄存器；数据处理模块按照像元时钟周期锁存目标第二寄存器进行数据读取；本发明针对高速CMOS相机多通道LVDS串行数据对齐的难题，在FPGA内部实现了基于寄存器的滑动窗口数据流自动对齐模块，在空闲状态，该模块自动识别串行通道发送的训练数据，并锁定滑动窗口。后续数据处理模块可以按象元时钟频率对该滑动窗口寄存器进行数据读取，实现了数据串并转换和数据采集。

关键词：寄存器数据对齐模块滑动窗口数据采集模块数据处理模块高速CMOS 数据读取自动识别存储后续数据处理相机成像系统训练数据序列串行数据串行通道空闲状态时钟频率时钟周期数据采集训练数据自动对齐数据流对齐多通道数据串锁存像元象元锁定相机发送转换

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训练模型和图像识别的方法和装置

训练模型和图像识别的方法和装置

引用

作者：沈力 100176 北京市大兴区经济技术开发区科创十一街18号院2号楼6层601

本公开的实施例公开了训练模型和图像识别的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：基于历史训练数据序列对初始模型进行训练得到第一模型；将当前训练数据序列输入第一模型，计算元损失函数在当前训练数据序列上的第一梯度；根据第一... 详细信息

标准号: CN113657596B

本公开的实施例公开了训练模型和图像识别的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：基于历史训练数据序列对初始模型进行训练得到第一模型；将当前训练数据序列输入第一模型，计算元损失函数在当前训练数据序列上的第一梯度；根据第一梯度与学习率更新第一模型的网络参数，得到第二模型；将历史训练数据序列输入第二模型，计算元损失函数在历史训练数据序列上的第二梯度；根据第一梯度和第二梯度更新学习率，并从当前训练数据序列抽取训练数据添加到记忆数据集中；基于未来训练数据序列和更新后的学习率进行模型训练。该实施方式能够提高模型在时序数据领域迁移情景下识别的准确率。

关键词：训练数据序列损失函数方法和装置初始模型记忆数据模型训练时序数据梯度更新图像识别网络参数训练模型训练数据准确率更新学习抽取迁移情景

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一种制冷控制模型、装置、电子设备及存储介质

一种制冷控制模型、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：王健树高永健 210000 江苏省南京市江宁区总部基地32栋17楼

本发明公开了一种制冷控制模型、装置、设备及存储介质，训练制冷控制模型包括：S1构建控制量预测模型、制冷状态预测模型以及判别器模型；S2.将第一时刻的第一类数据输入控制量预测模型中，得到第一时刻的第二类数据；S3.将第一时刻的... 详细信息

标准号: CN115388586B

本发明公开了一种制冷控制模型、装置、设备及存储介质，训练制冷控制模型包括：S1构建控制量预测模型、制冷状态预测模型以及判别器模型；S2.将第一时刻的第一类数据输入控制量预测模型中，得到第一时刻的第二类数据；S3.将第一时刻的第一类数据以及第二类数据输入制冷状态预测模型中，得到第二时刻的第一类数据；S4.重复步骤S2至S3，得到第一时刻至第N时刻的第一类数据和第二类数据，将第一时刻至第N时刻的第一类数据和第二类数据存入第一训练数据序列中；S5.获取第二训练数据序列，将第一训练数据序列和第二训练数据训练输入判别器模型中，根据判别结果调整控制量预测模型的模型参数；S6.重复步骤S2至S5，直至判别器模型输出预设的判别结果。

关键词：预测模型训练数据序列判别结果制冷控制制冷状态控制量判别器存储介质调整控制模型参数输入判别训练数据重复构建预设输出

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一种基于深度学习的时间序列数据多元异常检测方法

一种基于深度学习的时间序列数据多元异常检测方法

引用

作者：卢丹许长清张平张琳娟郑征郭璞周志恒韩军伟陈婧华邱超 450000 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层

本发明涉及一种基于深度学习的时间序列数据多元异常检测方法，训练方法包括：将训练需要的多元时间序列输入到GAN网络，使用两人极小极大博弈算法来训练生成器和判别器，生成器G以来自随机潜在空间的序列作为其输入来生成假时间序列，... 详细信息

标准号: CN115905991A

本发明涉及一种基于深度学习的时间序列数据多元异常检测方法，训练方法包括：将训练需要的多元时间序列输入到GAN网络，使用两人极小极大博弈算法来训练生成器和判别器，生成器G以来自随机潜在空间的序列作为其输入来生成假时间序列，并将生成的序列样本传递给判别器D，判别器D将试图将生成的即“fake”数据序列与实际的即“real”正常训练数据序列区分开来；经过足够多次的迭代，使用经过训练的判别器和生成器来检测多元时间序列中的异常，并使用一个组合的判别和重建异常评分即DR评分使模型训练效果满足预期的条件；本发明具有基于深度学习的无监督异常检测方法、基于生成对抗网络的无监督异常检测策略的优点。

关键词：判别器时间序列异常检测生成器无监督时间序列数据训练数据序列博弈算法模型训练潜在空间数据序列序列样本预期的迭代网络学习传递对抗重建检测

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一种物联网入侵检测模型的训练方法及装置

一种物联网入侵检测模型的训练方法及装置

引用

作者：王诗雨 102209 北京市昌平区北七家镇未来科技城南区中国电信北京信息科技创新园11层1118室、1116室

本发明公开了一种物联网入侵检测模型的训练方法及装置。其中方法包括：获取第一训练数据序列；根据第一训练数据序列得到多个第二训练数据序列；将第一训练数据序列输入第一编码器，得到第一解码器的第一重建损失；将多个第二训练数据... 详细信息

标准号: CN117273172A

本发明公开了一种物联网入侵检测模型的训练方法及装置。其中方法包括：获取第一训练数据序列；根据第一训练数据序列得到多个第二训练数据序列；将第一训练数据序列输入第一编码器，得到第一解码器的第一重建损失；将多个第二训练数据序列输入第二编码器，得到第二解码器的第二重建损失；将第一解码器对应的关注分数和第一训练数据序列输入到第一编码器；将多个第二训练数据序列输入第二编码器，得到第二解码器的第一对抗损失和第二对抗损失。如此，由于是根据关注分数对物联网入侵检测模型进行训练，从而能够提高物联网入侵检测模型检测物联网入侵的准确性。

关键词：训练数据序列解码器编码器入侵检测模型物联网检测物对抗重建入侵联网

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数据驱动的仿生机器人的自然触觉交互方法及组件

数据驱动的仿生机器人的自然触觉交互方法及组件

引用

作者：龚江涛周谷越 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱

本发明提供一种数据驱动的仿生机器人的自然触觉交互方法及组件，该方法包括：采集用户与仿生机器人对应的真实生物的触觉交互过程数据并统计汇总得到训练数据序列；建立数据驱动的交互预测模型并利用训练数据序列对数据驱动的交互预测... 详细信息

标准号: CN116185188A

本发明提供一种数据驱动的仿生机器人的自然触觉交互方法及组件，该方法包括：采集用户与仿生机器人对应的真实生物的触觉交互过程数据并统计汇总得到训练数据序列；建立数据驱动的交互预测模型并利用训练数据序列对数据驱动的交互预测模型进行训练；确定用户作用于仿生机器人的触觉输入系统生成的触觉输入信号；利用训练好的数据驱动的交互预测模型根据触觉输入信号对仿生机器人的自然触觉交互进行控制。通过本发明的方法，能够通过触觉输入系统识别用户的触摸动作，并通过数据驱动的交互预测模型计算仿生机器人应该给与用户的自然反馈，通过控制仿生机器人的动作实现自然触觉交互反馈的闭环。

关键词：仿生机器人数据驱动触觉交互触觉输入交互预测训练数据序列闭环触摸动作过程数据模型计算系统生成系统识别用户作用反馈采集统计

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