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文字说明：

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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文献类型

48 篇 专利

馆藏范围

48 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

3 篇 浙江工业大学
3 篇 兰迪斯+盖尔有限责...
2 篇 昆山阳翎机器人科...
2 篇 绍兴市上虞区理工...
2 篇 上海隧道工程有限...
2 篇 北京雅丹石油技术...
2 篇 岭南师范学院
2 篇 中国石油大学
2 篇 中国矿业大学
2 篇 西安理工大学
2 篇 德州仪器公司
2 篇 上海哔哩哔哩科技...
1 篇 宁波奥拉半导体股...
1 篇 国网湖南省电力有...
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 浙江中控信息产业...
1 篇 国网辽宁省电力有...
1 篇 厦门耐特源码信息...
1 篇 华为云计算技术有...
1 篇 辽宁电力交易中心...

作者

3 篇 d·尚伯
3 篇 d·博比克
2 篇 刘广煜
2 篇 杨淼然
2 篇 芦楠楠
2 篇 肖朋
2 篇 梁炎明
2 篇 檀朝东
2 篇 杨宏燕
2 篇 彭思涵
2 篇 李夏岩
2 篇 陈永毅
2 篇 郭星歌
2 篇 檀竹南
2 篇 张志洁
2 篇 大卫·帕特里克·马...
2 篇 黄河
2 篇 陈培尧
2 篇 张丹
2 篇 冯钢

语言

48 篇 中文

检索条件"主题词=输入数据样本"

共 48 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于归一化流的震电磁多场数据填补系统及方法

一种基于归一化流的震电磁多场数据填补系统及方法

引用

作者：芦楠楠刘广煜刘盛东马占国钱建生郭星歌 221116 江苏省徐州市大学路1号

本发明公开了一种基于归一化流的震电磁多场数据填补系统及方法，涉及数据填补技术领域，解决了现有生成数据不够真实的技术问题，其技术方案要点是包括生成器，生成器通过判别器训练得到，生成器包括自注意力机制和归一化流，利用自注... 详细信息

标准号: CN117743769A

本发明公开了一种基于归一化流的震电磁多场数据填补系统及方法，涉及数据填补技术领域，解决了现有生成数据不够真实的技术问题，其技术方案要点是包括生成器，生成器通过判别器训练得到，生成器包括自注意力机制和归一化流，利用自注意力来提取震电磁场内数据时间点之间的复杂的潜在时间模式，根据时间模式生成缺失数据，同时使用归一化流将生成器得到的初步预测缺失值的分布映射到目标复杂分布，从而解决生成对抗网络生成数据单一，模式崩溃等问题。判别器则使用GRU和linear层，用于判断输入数据样本是真实的还是由生成器生成的，通过不断优化判别器网络，可以提高其判断的准确性，进一步推动生成器网络生成更真实的数据样本。

关键词：生成器归一化时间模式网络生成判别器技术方案要点输入数据样本判别器训练注意力机制复杂分布缺失数据生成数据数据填补数据样本填补系统电磁场场数据时间点映射注意力崩溃对抗预测优化网络

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一种基于归一化流的震电磁多场数据填补系统及方法

一种基于归一化流的震电磁多场数据填补系统及方法

引用

作者：芦楠楠刘广煜刘盛东马占国郭星歌 221116 江苏省徐州市大学路1号

标准号: CN118211066A

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应用于监督学习系统训练的数据增强方法和数据增强装置

应用于监督学习系统训练的数据增强方法和数据增强装置

引用

作者：那彦波刘瀚文 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号

本发明公开了一种应用于监督学习系统训练的数据增强方法、一种训练监督学习系统的方法、数据增强装置、神经网络、机器可读介质和计算机设备，所述数据增强方法包括：从训练监督学习系统的原始数据集中选择至少两组不同的输入样本和输... 详细信息

标准号: CN111291833A

本发明公开了一种应用于监督学习系统训练的数据增强方法、一种训练监督学习系统的方法、数据增强装置、神经网络、机器可读介质和计算机设备，所述数据增强方法包括：从训练监督学习系统的原始数据集中选择至少两组不同的输入样本和输出样本；生成大于0且小于1的随机数；根据至少两组不同的输入样本和随机数生成扩充输入数据样本，根据至少两组不同的输出样本和随机数生成扩充输出数据样本，扩充输入数据样本与扩充输出数据样本相对应。本发明提供的实施例通过随机数和原始数据集中的至少两组输入输出样本扩充数据集，从而解决现有技术中因用于训练监督学习系统的数据集的样本数量较少而无法获取有效的神经网络模型的问题，具有广泛的应用前景。

关键词：学习系统两组输出样本数据增强样本输入数据样本随机数生成输出数据输入样本原始数据数据集随机数监督机器可读介质神经网络模型计算机设备神经网络应用

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利用自适应数据评估进行质量监控的监控装置

利用自适应数据评估进行质量监控的监控装置

引用

作者： A·弗里卡 D·克罗帕斯 H-G·科普肯德国慕尼黑

用于对工业制造场景的一组预定义的制造工艺所补充的制造工艺进行质量监控的监控装置，包括至少一个处理器，其被配置为执行：a)提供预测单元(15)的初始版本；b)获得在补充的制造工艺中记录的无贴标签输入数据样本集合(Ds)；c)通过将无... 详细信息

标准号: CN117337438A

用于对工业制造场景的一组预定义的制造工艺所补充的制造工艺进行质量监控的监控装置，包括至少一个处理器，其被配置为执行：a)提供预测单元(15)的初始版本；b)获得在补充的制造工艺中记录的无贴标签输入数据样本集合(Ds)；c)通过将无贴标签输入数据样本集合(Ds)馈送到语境嵌入单元(12)中聚合指示补充的制造工艺的数据样本之间的关联的嵌入指标(Es)；d)通过将嵌入指标(Es)和无贴标签输入数据样本集合(Ds)馈送到数值估计单元(13)中，聚合对于无贴标签输入数据样本集合(Ds)中的每个数据样本的数值指标(Vs)；e)根据数值指标(Vs)来选择无贴标签输入数据样本集合(Ds)的数据样本子集(SDs)，并将贴标签请求输出到贴标签单元(14)；f)在贴标签单元(14)中接收对于数据样本(Ds)的子集(SDs)的标签(A)；g)基于贴标签的子集(SDs,A)训练预测单元(15)的当前版本(16)，以产生预测单元(17)的训练版本；以及h)由预测单元(17)的训练版本输出针对无贴标签输入数据样本集合(Ds)的监控结果(Cs)，该监控结果指示补充的制造的质量以控制制造工艺。

关键词：贴标签输入数据样本集合数据样本预测单元制造工艺子集补充监控结果聚合嵌入控制制造工艺工业制造监控装置嵌入单元数值估计质量监控输出预定义处理器语境标签场景关联记录配置制造

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一种基于MSWR-LRCN的旋转类机械寿命预测方法

一种基于MSWR-LRCN的旋转类机械寿命预测方法

引用

作者：张丹陈永毅 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

本发明公开了一种基于MSWR‑LRCN的旋转类机械寿命预测方法，包括以下步骤：采集数据构成原始数据集并分为训练数据和测试数据；将训练数据和测试数据进行标准化处理；用于提升模型的收敛速度。构建MSWR‑LRCN深度神经网络模型并输入数据... 详细信息

标准号: CN113052365A

本发明公开了一种基于MSWR‑LRCN的旋转类机械寿命预测方法，包括以下步骤：采集数据构成原始数据集并分为训练数据和测试数据；将训练数据和测试数据进行标准化处理；用于提升模型的收敛速度。构建MSWR‑LRCN深度神经网络模型并输入数据样本进行训练；将测试样本输入到训练好的MSWR‑LRCN模型中进行退化趋势预测；对测试数据整个全寿命周期里的完整退化趋势进行复原；计算出测试样本的RUL。上述技术方案通过MSWR‑LRCN网络，构造了两条不同的路径，对两条路径提取的特征进行融合，使提取的特征更加多样化，并将融合后的特征输入到双向长短期记忆网络中进行进一步的处理和分析，以获得更多的RUL预测细节，实现了旋转类机械的RUL预测新方法。

关键词：测试数据旋转类机械测试样本退化趋势训练数据预测神经网络模型输入数据样本标准化处理处理和分析全寿命周期原始数据集采集数据记忆网络路径提取寿命预测特征输入融合构建复原收敛网络

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一种汽车配件需求预测方法、终端设备及存储介质

一种汽车配件需求预测方法、终端设备及存储介质

引用

作者：蔡全福吴晓前洪志新 361000 福建省厦门市火炬高新区软件园创新大厦C区303-E

本发明涉及一种基于Elman神经网络的汽车配件需求预测方法，包括以下步骤：获取影响配件需求预测的过去12个月的汽车销售数据、配件销售数据和配件维修数据；对数据样本进行清洗，利用拉依达准则来判断异常点数据和采用样本均值来补充... 详细信息

标准号: CN109903061A

本发明涉及一种基于Elman神经网络的汽车配件需求预测方法，包括以下步骤：获取影响配件需求预测的过去12个月的汽车销售数据、配件销售数据和配件维修数据；对数据样本进行清洗，利用拉依达准则来判断异常点数据和采用样本均值来补充缺失的数据点；对输入数据样本采用最大最小法实现归一化处理；确定预测网络的输入层个数、输出层个数和隐含层个数，建立Elman神经网络预测模型；设定网络模型的预测期望范围，对Elman神经网络模型的训练参数和传递函数进行设置并不断调整；数据放入网络模型中进行训练，得到预测结果；计算预测值与实际值之间的误差值；判断预测是否满足期望效果；利用反归一化输出预测结果。

关键词：预测网络模型神经网络预测模型神经网络模型输入数据样本归一化处理最大最小法传递函数反归一化配件销售配件需求期望效果汽车配件汽车销售神经网络输出预测数据样本维修数据需求预测训练参数预测结果点数据输出层输入层数据点隐含层放入样本清洗配件期望补充网络

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一种基于BP神经网络的电力市场短期电价预测方法

一种基于BP神经网络的电力市场短期电价预测方法

引用

作者：王荣茂徐熙林张晔李青春刘淼张建 110002 辽宁省沈阳市和平区宁波路18号

本发明公开了一种基于BP神经网络的短期电价预测方法，包括以下步骤：(1)选取输入数据样本；(2)确定BP神经网络隐含层节点数，BP神经网络的初始化，设置初始权值为随机的一个非零的数值；(3)为训练提供一个按要求格式的输入和输出数据... 详细信息

标准号: CN115545787A

本发明公开了一种基于BP神经网络的短期电价预测方法，包括以下步骤：(1)选取输入数据样本；(2)确定BP神经网络隐含层节点数，BP神经网络的初始化，设置初始权值为随机的一个非零的数值；(3)为训练提供一个按要求格式的输入和输出数据矩阵；(4)计算隐含层中各神经元的输入值和输出值；(5)计算输出层各神经元的输入值和输出值；(6)计算输出层的误差；(7)判断输出误差是否满足要求(8)反向计算每层权值修正量(9)修改输出层和隐层的权值；(10)返回第四步，循环上述步骤，直到误差满足设置的精度为止。对短期电价波动进行较为准确的判断，促进市场能源资源配置的效率和效果。

关键词：输出层神经元隐含层电价矩阵输入数据样本输出反向计算能源资源权值修正输出数据输出误差初始化节点数配置的非零隐层返回预测

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一种手写体文本图片的文本检测方法、装置及存储介质

一种手写体文本图片的文本检测方法、装置及存储介质

引用

作者：刘旭东郭彦宗袁景伟 101106 北京市通州区经济开发区东区靓丽三街9号-2060

本发明公开了一种手写体文本图片的文本检测方法、装置及存储介质，文本检测方法包括：手写体文本检测模型的深度学习训练流程：将含有插入行的手写体文本图片作为输入数据样本集，将手写体文本图片标注完文本框对应的手写体文本标注图... 详细信息

标准号: CN116665231A

本发明公开了一种手写体文本图片的文本检测方法、装置及存储介质，文本检测方法包括：手写体文本检测模型的深度学习训练流程：将含有插入行的手写体文本图片作为输入数据样本集，将手写体文本图片标注完文本框对应的手写体文本标注图片作为输出数据样本集，基于DBNet文本检测算法模型进行深度学习训练，得到手写体文本检测模型；手写体文本图片的文本检测流程：将含有插入行的目标手写体文本图片输入手写体文本检测模型，输出与之相应的含有插入行文本框的手写体文本标注图片。本发明在进行手写体文本图片的文本检测过程中，可以将含有插入行的目标手写体文本图片中的插入行文本和普通行文本进行识别分割，解决具有插入行手写体文本的文本检测问题。

关键词：手写体文本文本检测图片标注学习训练文本框检测输入数据样本存储介质输出数据算法模型图片输入样本集分割输出

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基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统

基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统

引用

作者：李志新董振余高歌郇战刘艳沈诗怡商樊淇秦王盛 213164 江苏省常州市武进区滆湖中路21号

本发明涉及行为识别技术领域，尤其涉及基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统，包括通过传感器采集人体位置数据；使用基于自注意力的主动对比编码的学习框架来学习用于分类的动作表示；在输入端融合自注意力机制的卷积... 详细信息

标准号: CN116110119A

本发明涉及行为识别技术领域，尤其涉及基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统，包括通过传感器采集人体位置数据；使用基于自注意力的主动对比编码的学习框架来学习用于分类的动作表示；在输入端融合自注意力机制的卷积神经网络单元，学习局部上下文特征和时间动力学特征，捕捉输入数据样本中时间点之间的关系；通过信息质量在归纳一致性预测算法下衡量样本的不确定性；通过间隔抽样度量利用样本后验概率衡量不确定性。本发明基于自注意力的主动对比编码方法，首先在预训练阶段添加自注意力技术，为能代表动作的重要表征学习权重系数；其次，采用基于主动学习方法对易混淆的困难样本挖掘，并用其进行训练模型调整。

关键词：样本注意力不确定性学习卷积神经网络输入数据样本传感器采集局部上下文时间动力学注意力机制注意力技术动作表示后验概率权重系数人类行为人体位置行为识别训练阶段训练模型预测算法重要表征主动学习时间点输入端衡量度量混淆并用捕捉抽样归纳融合挖掘分类

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一种多尺度特征融合呼吸运动预测方法及系统

一种多尺度特征融合呼吸运动预测方法及系统

引用

作者：史丽娟赵剑刘远匡哲君安天博王柳何秉高王海燕刘明亮 130022 吉林省长春市卫星路6543号

一种多尺度特征融合呼吸运动预测方法及系统。所述方法具体为：S1、获取人体的呼吸运动轨迹数据；S2、对呼吸运动轨迹数据进行预处理，获得预处理后的数据样本集；S3、对所述预处理后的数据样本集进行模态分解，得到不同频率的本征模态... 详细信息

标准号: CN118303876A

一种多尺度特征融合呼吸运动预测方法及系统。所述方法具体为：S1、获取人体的呼吸运动轨迹数据；S2、对呼吸运动轨迹数据进行预处理，获得预处理后的数据样本集；S3、对所述预处理后的数据样本集进行模态分解，得到不同频率的本征模态函数，形成待输入数据样本集；S4、对每个本征模态函数进行频率特征提取，并进行数据集划分；S5、利用划分的数据集对呼吸运动预测模型进行训练和评估，实现呼吸运动预测。在一定程度上缓解了以往算法中存在的一维表征能力弱的问题，使模型学习到呼吸信号局部的微小特征。

关键词：呼吸运动预处理本征模态函数轨迹数据数据样本数据集频率特征提取输入数据样本多尺度特征表征能力呼吸信号模态分解模型学习预测模型预测算法融合缓解评估

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