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公开(公告)号：CN119884745A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411960420.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06N20/20
Abstract: 本申请涉及一种基于CatBoost集成学习算法的核事故源项反演方法及装置。获取核事故源项反演的目标信号和输入特征变量；对目标信号和输入特征变量进行数据预处理，得到核事故源项反演的训练集和测试集；根据训练集和测试集，确定核事故源项反演的CatBoost集成学习模型结构参数及参数范围；根据训练集、CatBoost集成学习模型结构参数及参数范围、哈里斯鹰算法和CatBoost集成学习模型，得到核事故源项反演的超参数优化后CatBoost集成学习模型；使用测试集对超参数优化后CatBoost集成学习模型进行核事故源项反演的模型性能评估和可解释性分析。本申请实现了CatBoost集成学习模型结构参数的自动调整，减少了调参的复杂性和手动参数优化的不确定性；能够满足源项反演的准确性、具有更高的可解释性。
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公开(公告)号：CN119884645A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411932509.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及森林火灾预测技术领域，具体为一种区别于人工记录和卫星遥感数据的森林火灾预测方法，包括以下步骤：S1、数据获取与预处理、S2、模型训练及预测、S3、预测精度检测。本发明通过建立六种数据模型来进行数据训练，并且充分获取森林火灾的相关数据，以两种数据源可以相互佐证，克服了单一数据源的缺点和误差；充分提升模型的精准性，之后再对模型进行区分，可以筛选出适用于不同地区或者同一地区不同防火期、不同季节最适用的预测模型，预测准确率更高，以便在后续预测时进行针对性使用，并且还能实现多模型之间的相互印证，提升预测的精准性。
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公开(公告)号：CN119884641A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411867223.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 南京北路智控科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G01M13/00 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/2413 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/2433
Abstract: 本申请公开了一种融合AI与多元信息分析的煤矿机械故障诊断方法、电子设备和介质,所述方法包括：采集多个不同种类的煤矿机械的工作数据；对于每个种类的煤矿机械，根据其对应的工作数据构建数据集训练多个机器学习模型以识别所述煤矿机械是否发生故障，并根据训练结果对所述多个机器学习模型的适配优先级进行排序；针对每个种类的煤矿机械，采用所述适配优先级的先后顺序的至少一个机器学习模型对所述煤矿机械的实时工作数据进行分析判断获得故障的识别结果。上述方法能够进行全面的特征提取，并且模型与设备之间的适用性和准确性更强，能够快速准确地进行多种煤矿机械的故障判断。
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公开(公告)号：CN119884070A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411795451.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国电信股份有限公司
Inventor： 马俊
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06F18/2431 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种结构化数据异常检测方法及装置。其中，该方法包括：获取待检测数据集内的多个结构化数据；对于每个结构化数据，先利用多组第一层基模型对结构化数据进行检测，得到各组第一层基模型输出的第一异常检测分值，其中，每组第一层基模型内包括基于距离、密度、神经网络的基模型；再利用第二层基模型对各组第一层基模型输出的第一异常检测分值进行分析，得到对应的第二异常检测分值，其中，第二层基模型内包括基于支持向量机的基模型和基于局部离群因子算法的基模型；依据第二异常检测分值确定待检测数据集内的异常结构化数据。本申请解决了由于采用人工方式检测异常结构化数据时所需的人力、时间成本较高，且准确性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119881658A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510077712.1
申请日：2025-01-17
Applicant: 广州巨湾技研有限公司
IPC: G01R31/367 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/08 , G01R31/36 , G01R31/396 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开了一种电池性能的预测方法、装置及电池性能预测模型的训练方法。该预测方法包括：获取待预测电池的电池生产数据；结合显式特征交叉与隐式特征交叉对所述电池生产数据进行处理，得到特征交叉数据；通过多模型集成架构，基于所述特征交叉数据进行特征学习和特征拼接，确定所述特征交叉数据对应的高维特征向量；通过所述多模型集成架构，基于所述高维特征向量生成所述待预测电池对应的预测性能参数。该方案通过显式特征交叉和隐式特征交叉的有机结合对电池生产数据进行处理，为模型预测提供良好的数据基础；通过多模型集成架构生成预测性能参数，可以综合利用多个模型的预测能力；因此，该方案可以提高对电池性能进行预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119869088A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411905635.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 百威雪津(漳州)啤酒有限公司
Abstract: 本发明公开了基于AI技术的硅藻土过滤机智能控制方法、装置、介质，其中方法包括基于历史生产数据训练AI控制模型，根据所述AI控制模型生成硅藻土添加量的曲线组；获取当前生产数据，所述AI控制模型根据匹配规则及当前生产数据匹配对应当前生产批次的硅藻土添加量的曲线；所述AI控制模型预测当前生产批次的综合评价结果，并根据所述综合评价结果及所述对应当前生产批次的硅藻土添加量的曲线控制所述硅藻土过滤机的添加泵开度，所述添加泵的开度用于控制硅藻土添加量。本发明能够最优化硅藻土涂布量、增大单批次过滤量、减少硅藻土拆土次数，达到了硅藻土节约目的。
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公开(公告)号：CN114418132B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111613513.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 海信集团控股股份有限公司
IPC: G06N20/20 , G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G16H50/70
Abstract: 本发明实施例提供了家庭健康管理模型的使用与训练方法，其中家庭中心利用家庭健康管理模型对用户的与健康相关信息进行处理得到家庭健康管理信息。而家庭健康管理模型通过如下方式进行训练：管理设备通知各协调设备进行训练后，每个协调设备分别与对应的多个家庭中心进行联邦学习得到模型参数，并上传给管理设备；管理设备选择训练效果最优的模型参数作为最终的模型参数，并通过各协调设备通知各家庭中心以更新家庭健康管理模型。通过采用联邦学习的架构，使用户的健康相关信息不会被上传，保证了用户的数据安全。此外，分组联邦学习能够避免部分家庭中心利用其较差的训练样本训练从而最终影响模型训练效果。
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公开(公告)号：CN112183326B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202011033875.3
申请日：2020-09-27
Applicant: 深圳数联天下智能科技有限公司
Inventor： 陈仿雄
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了一种人脸年龄识别模型训练方法及相关装置。其中方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本人脸图像，每个所述样本人脸图像标注有对应的年龄值标签和年龄差值标签，所述年龄值标签指示所述样本人脸图像中人脸的实际年龄值，所述年龄差值标签用于指示与所述实际年龄值的偏差范围；基于所述样本人脸图像、所述样本人脸图像的所述年龄值标签和所述年龄差值标签，对网络模型进行训练，获得年龄识别模型，该年龄识别模型能提升对人脸图像年龄识别的准确度。
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公开(公告)号：CN119866434A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202380067171.3
申请日：2023-07-28
Applicant: 维森盖特有限公司
Inventor： 迈克尔·G·迈耶
IPC: G01N15/14 , G01N15/1429 , G01N15/1433 , G06N20/00 , G06V10/40 , G01N33/483 , G06N20/20 , G06T7/00 , G06V20/69
Abstract: 本公开提供一种基于AI的细胞分类的系统和方法，其对患者样本中的细胞进行细胞分类以确定是否存在指示肺癌的细胞。在该系统和方法中，利用2D成像从后续的3D成像中排除不太可能指示肺癌的细胞，而对可能指示肺癌的细胞进行3D成像。本公开还提供了一种用于基于AI的细胞分类的系统和方法的训练2D细胞分类器的方法。
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公开(公告)号：CN119863223A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510298976.X
申请日：2025-03-13
Applicant: 陕西玮创达人力资源有限公司
IPC: G06Q10/105 , G06Q10/1053 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06F16/9535 , G06F18/232 , G06F18/24 , G06N20/20 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06F9/50 , G06F21/31 , G06F21/45 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F21/64 , G06F21/55 , H04L9/40 , H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数智技术的人力资源管理系统，旨在通过大数据、人工智能及云计算等技术优化人才招聘与管理，包括如下步骤：系统通过构建求职者的细粒度画像，实现个性化的招聘推荐，并采用深度学习和集成学习技术提高岗位匹配的精准度，系统结合大数据分析，预测人才流动趋势，优化招聘流程并生成员工职业发展建议，系统还采用国密加密技术保障数据安全，并通过双因素验证技术对用户身份进行认证，确保系统的安全性和合规性。本发明能够实现人力资源管理的自动化、智能化，并有效提升人才管理的科学性和精准度。
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