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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

38 篇 专利
1 篇 期刊文献

馆藏范围

39 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 工商管理

主题

1 篇 预测模型结构
1 篇 灰色关联度方法
1 篇 灰色系统
1 篇 决策支持系统

机构

3 篇 河海大学
2 篇 深圳市科荣软件股...
2 篇 华北电力大学
2 篇 湖南华菱湘潭钢铁...
2 篇 青岛理工大学
2 篇 浙江工业大学
2 篇 之江实验室
2 篇 浙江大学
2 篇 湘潭大学
2 篇 西安建筑科技大学
1 篇 湖南大学
1 篇 广州大学
1 篇 北京百度网讯科技...
1 篇 国家电网公司
1 篇 扬州江苏油田瑞达...
1 篇 国网湖南省电力公...
1 篇 浙江科技学院
1 篇 深圳市峰和数智科...
1 篇 宁波东理数智能源...
1 篇 广州虎牙信息科技...

作者

3 篇 孙永辉
2 篇 陈尔锋
2 篇 候栋宸
2 篇 常娟
2 篇 冯裕祺
2 篇 王红梅
2 篇 张大海
2 篇 艾蔓桐
2 篇 孟伟
2 篇 胡阳
2 篇 王朋
2 篇 刘冰洁
2 篇 翟苏巍
2 篇 李佳多
2 篇 唐力军
2 篇 陈晋音
2 篇 王超
2 篇 陈翔
2 篇 何峰
2 篇 司玉林

语言

39 篇 中文

检索条件"主题词=预测模型结构"

共 39 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

用于预测模型结构的延时的方法和装置

用于预测模型结构的延时的方法和装置

引用

作者：希滕张刚温圣召 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了用于预测模型结构的延时的方法和装置。该方法包括：通过执行训练操作获得训练完成的延时预测模型；利用训练完成的延时预测模型预测目标模型结构在设备运行环境中运行产生的延时；其中，... 详细信息

标准号: CN111353601A

本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了用于预测模型结构的延时的方法和装置。该方法包括：通过执行训练操作获得训练完成的延时预测模型；利用训练完成的延时预测模型预测目标模型结构在设备运行环境中运行产生的延时；其中，训练操作包括：在预设的网络结构搜索空间中采样出网络结构作为样本模型结构；获取样本模型结构在设备运行环境中运行时产生的实际延时；利用样本模型结构训练预设的延时预测模型；基于样本模型结构在设备的运行环境中运行时产生的实际延时确定训练后的延时预测模型的预测误差，响应于确定预测误差满足预设的收敛条件，得出训练完成的延时预测模型。该方法提升了对模型结构运行时产生的延时的估计结果的准确性。

关键词：延时预测样本模型延时运行时预设设备运行环境网络结构训练操作预测误差人工智能领域预测模型结构方法和装置估计结果模型结构模型预测目标模型收敛条件搜索空间延时确定运行环境采样响应

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一种基于递归ARIMA模型的抽油井充满度预测方法

一种基于递归ARIMA模型的抽油井充满度预测方法

引用

作者：刘朋赵雪峰张阳阳关景元王宏亮 110179 辽宁省沈阳市浑南区高歌路6-2号

本发明涉及一种基于递归ARIMA模型的抽油井充满度预测方法，包括：示功图数据预处理；基于示功图中提取的四个阀门工作位置数据计算出多个历史充满度数据，按照时间排序后得到充满度时序数据；对充满度时序数据进行差分和平稳性检验求... 详细信息

标准号: CN117454769A

本发明涉及一种基于递归ARIMA模型的抽油井充满度预测方法，包括：示功图数据预处理；基于示功图中提取的四个阀门工作位置数据计算出多个历史充满度数据，按照时间排序后得到充满度时序数据；对充满度时序数据进行差分和平稳性检验求取差分阶数参数，基于AIC和BIC参数求取自回归阶数和滑动平均阶数参数，基于这三个阶数参数确定ARIMA预测模型结构；求取ARIMA模型参数并进行预测，给出充满度预测值。获得新的真实充满度数据后，采用滑动窗口更新充满度时序数据并自动更新ARIMA模型参数，给出预测值。本发明能够自动确定ARIMA模型结构，自动更新融合最新信息的模型参数，提高充满度预测精度。

关键词：充满度时序数据预测阶数参数自动更新示功图预测模型结构数据预处理自回归阶数差分阶数滑动窗口滑动平均模型参数时间排序数据计算自动确定最新信息抽油井平稳性递归阀门融合更新检验

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一种脓毒症多器官功能障碍预测模型及其训练方法

一种脓毒症多器官功能障碍预测模型及其训练方法

引用

作者：全哲刘梦迪彭米林肖桐乐雨泉张曦辰杨皓程 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号

本发明公开了一种脓毒症多器官功能障碍预测模型结构，将时序数据和非时序数据进行有效整合，使得模型能够充分挖掘患者的病情信息，实现对脓毒症多器官功能障碍的准确预测；然后，本发明提供了脓毒症多器官功能障碍预测模型的训练方法... 详细信息

标准号: CN117831784A

本发明公开了一种脓毒症多器官功能障碍预测模型结构，将时序数据和非时序数据进行有效整合，使得模型能够充分挖掘患者的病情信息，实现对脓毒症多器官功能障碍的准确预测；然后，本发明提供了脓毒症多器官功能障碍预测模型的训练方法，为了提高模型的性能和泛化能力，本发明还引入了迁移学习方法，利用源域数据集进行预训练，然后在医院数据集上进行微调和验证，以得到最终训练好的脓毒症多器官功能障碍预测模型。本发明能够解决现有脓毒症多器官功能障碍预测模型由于样本量不足以支持复杂模型的训练，导致训练得到的脓毒症多器官功能障碍预测模型在源域数据上表现良好、但在目标域上泛化能力较差的技术问题。

关键词：多器官功能障碍脓毒症预测模型时序数据数据集源域预测模型结构病情信息复杂模型有效整合目标域样本量调和迁移验证挖掘引入预测表现学习

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一种用于智慧监管的多目标监测方法

一种用于智慧监管的多目标监测方法

引用

作者：马进泉张昭君陈尔锋 518001 广东省深圳市罗湖区翠竹街道翠宁社区太宁路85号科技大厦主楼401室

本发明公开了一种用于智慧监管的多目标监测方法，属于语音处理技术领域，本发明将原始声音信号进行分段，得到多个子段声音信号，对每个子段声音信号进行小波分解，得到各个子段声音信号的小波分解系数向量，小波分解系数体现的是信号... 详细信息

标准号: CN117727329B

本发明公开了一种用于智慧监管的多目标监测方法，属于语音处理技术领域，本发明将原始声音信号进行分段，得到多个子段声音信号，对每个子段声音信号进行小波分解，得到各个子段声音信号的小波分解系数向量，小波分解系数体现的是信号的成分，从而更容易体现声音信号的组成结构，一方面能减少数据量，另一方面能凸显信号的结构，再进行说话人数预测，在数据量大大减少后，人数预测模型结构更简单，计算量更小。找到预测说话人数为1对应的小波分解系数向量，再重构，得到个人的时域声音信号，根据个人的时域声音信号的信号特征，从原始声音信号中找出各个个体的说话声音时段，实现各个说话目标的说话监测。

关键词：小波分解说话原始声音信号系数向量数据量时域子段语音处理技术预测模型结构多目标监测说话声音信号特征组成结构计算量预测重构分段监测监管

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新能源电力系统的输电断面功率预测与越限预警方法

新能源电力系统的输电断面功率预测与越限预警方法

引用

作者：谢博宇刘阳王景钢孙鑫张亚飞滕卫军袁良李朝晖王梦洁杨海晶谷青发 450052 河南省郑州市二七区嵩山南路85号

本发明属于电力系统规划与运行技术领域，具体涉及新能源电力系统的输电断面功率预测与越限预警方法，包括如下步骤：S1、分析断面功率电网构成；S2、确定预测模型结构，并训练预测模型；S3、预测断面功率；S4、断面功率越限预警。该方... 详细信息

标准号: CN118017484A

本发明属于电力系统规划与运行技术领域，具体涉及新能源电力系统的输电断面功率预测与越限预警方法，包括如下步骤：S1、分析断面功率电网构成；S2、确定预测模型结构，并训练预测模型；S3、预测断面功率；S4、断面功率越限预警。该方法基于有限的新能源功率预测、负荷预测等数据，实现任意给定输电断面功率预测与越限预警。

关键词：功率预测输电断面预警新能源电力系统电力系统规划预测模型结构负荷预测预测模型运行技术新能源电网预测分析

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基于无偏深度迁移学习的视频目标识别方法

基于无偏深度迁移学习的视频目标识别方法

引用

作者：陈晋音徐思雨陈治清徐国宁缪盛欢 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无偏深度迁移学习的视频目标识别方法，包括：(1)构建源域图像集和目标域图像集；(2)构建偏见属性预测模型；(3)构建基于迁移学习的训练框架，包括与偏见属性预测模型结构相同的两条支路，并在每条支路的相同位置... 详细信息

标准号: CN111860441B

本发明公开了一种基于无偏深度迁移学习的视频目标识别方法，包括：(1)构建源域图像集和目标域图像集；(2)构建偏见属性预测模型；(3)构建基于迁移学习的训练框架，包括与偏见属性预测模型结构相同的两条支路，并在每条支路的相同位置增加一个适应层，其中，第一支路的输入为以源域图像和任务标签组成的样本第二支路的输入为视频帧图像；(3)构建训练框架的损失函数，包括偏见属性预测模型的偏见属性分类损失、第一支路的任务属性分类损失以及两条支路的适应层之间的MMD距离损失；(4)对训练框架进行训练，提取参数确定的第二支路作为无偏视频目标识别模型；(5)将待识别视频帧输入至无偏视频目标识别模型，输出目标识别结果。

关键词：支路构建视频目标两条支路预测模型适应层图像集源域迁移预测模型结构视频帧图像任务标签任务属性输出目标属性分类损失函数提取参数目标域视频帧样本图像学习分类

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基于领域知识嵌入模型的光伏发电功率预测方法及系统

基于领域知识嵌入模型的光伏发电功率预测方法及系统

引用

作者：张东晓陈云天蒋春碧赵辛 518000 广东省深圳市宝安区西乡街道蚝业社区金港大厦金港中心B座1711

一种基于领域知识嵌入模型的光伏发电功率预测方法，属于机器学习训练模型以预测光伏发电功率的技术领域，包括：S1：建立预测模型，利用深度神经网络模型建立输入数据和输出数据之间的映射关系；S2：利用领域知识构建对所述预测模型的... 详细信息

标准号: CN117477551A

一种基于领域知识嵌入模型的光伏发电功率预测方法，属于机器学习训练模型以预测光伏发电功率的技术领域，包括：S1：建立预测模型，利用深度神经网络模型建立输入数据和输出数据之间的映射关系；S2：利用领域知识构建对所述预测模型的约束条件；S3:选取最优测试模型；S4:将选取的最优测试模型用于预测光伏电站未来发电功率。本发明应用在光伏发电预测的技术领域，将机器学习算法结合领域知识，使预测模型可解释性得到增强，并使预测模型给出更符合物理规律的结果；领域知识以额外损失函数项的形式与所述预测模型算法结合，以适用于多种预测模型结构。

关键词：预测模型领域知识光伏发电测试模型预测机器学习算法神经网络模型预测模型结构发电功率功率预测光伏电站机器学习输出数据算法结合损失函数物理规律训练模型映射关系约束条件解释性构建嵌入应用

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一种恶性和良性乳腺癌细胞力学差异性的比对方法

一种恶性和良性乳腺癌细胞力学差异性的比对方法

引用

作者：欧阳明星陈伟惠 213159 江苏省常州市武进区经济开发区兰香路8号

本发明涉及细胞力学检测技术领域，尤其是一种恶性和良性乳腺癌细胞力学差异性的比对方法。本发明对转移性乳腺癌细胞MDA‑MB‑231和非转移性乳腺癌细胞MCF‑7在长距离力学作用下诱导COL纤维基质重构和迁移变化率进行了量化，方便对比恶性... 详细信息

标准号: CN117701714A

本发明涉及细胞力学检测技术领域，尤其是一种恶性和良性乳腺癌细胞力学差异性的比对方法。本发明对转移性乳腺癌细胞MDA‑MB‑231和非转移性乳腺癌细胞MCF‑7在长距离力学作用下诱导COL纤维基质重构和迁移变化率进行了量化，方便对比恶性和良性乳腺癌细胞的力学差异性。实验结果表明从排列规整的简易矩阵模型(600μm和800μm)到单独排布的多边形模型(边长相距600μm)，两种癌细胞均能构成胶原线实现预测模型结构组装，并且计算两种细胞面积变化率可以发现MDA‑MB‑231一直比MCF‑7迁移变化更快。

关键词：乳腺癌细胞差异性力学迁移转移性乳腺癌细胞检测技术领域预测模型结构多边形模型面积变化率非转移性矩阵模型力学作用细胞力学纤维基质规整变化率边长癌细胞比对胶原排布重构诱导组装简易量化相距细胞发现

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嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法

嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法

引用

作者：曲朝阳李鹏程王蕾杨红柳王万鑫刘思佳王志远倪雪妍郑淇文蔡伟李昕泽 132000 吉林省吉林市长春路169号

本发明是嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法。电价的准确预测是电力市场调度与决策策略制定的先决条件，针对粗粒度因素特征导致的短期电价预测精度较差的问题，提出嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法... 详细信息

标准号: CN117436920A

本发明是嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法。电价的准确预测是电力市场调度与决策策略制定的先决条件，针对粗粒度因素特征导致的短期电价预测精度较差的问题，提出嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法。首先，设计了一种混合神经网络电价预测模型结构，通过将短期局部变化特征提取的TCN层和全局趋势特征提取的GRU层相融合，解决了由于电价数据在不同的时间尺度上呈现出不同模式和趋势导致特征提取困难的问题；其次，提出了基于动态时间弯曲距离的相似日选取算法，通过融合特征向量几何相似性和距离相近性提升相似日选取精度；最后，设计了多头注意力机制权重计算方法，将预测模型输出的特征序列通过线性变换映射到注意力头上，基于softmax函数将缩放后的相似度得分转化为注意力权重，权重计算增强了预测模型的理解和表示能力，提升了电价预测精度。通过实验验证了所提模型的有效性。

关键词：电价混合神经网络注意力机制特征提取预测权重计算预测模型多头嵌入注意力预测模型结构几何相似性电力市场局部变化决策策略时间尺度时间弯曲实验验证特征向量特征序列线性变换融合粗粒度相似度映射权重算法缩放调度输出全局转化制定

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一种用于智慧监管的多目标监测方法

一种用于智慧监管的多目标监测方法

引用

作者：马进泉张昭君陈尔锋 518001 广东省深圳市罗湖区翠竹街道翠宁社区太宁路85号科技大厦主楼401室

标准号: CN117727329A

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