基于多阶差分网络的高频时序数据处理方法

    公开(公告)号:CN107918660A

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201711165914.3

    申请日:2017-11-21

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: G06F17/30548 G06F2216/03 G06N3/08

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于多阶差分网络的高频时序数据处理方法,包括:S1,获取高频时序数据,并将所述高频时序数据输入训练好的多阶差分网络模型;S2,若判断获知所述高频时序数据超过预设长度,则利用所述采样模块对所述高频时序数据进行下采样,并将下采样得到的时序数据与所述高频时序数据进行组合形成第一数据集;S3,利用所述差分模块对所述第一数据集进行多次差分,并将多次差分得到的多个数据集与所述第一数据集组合形成第二数据集;S4,利用所述递归层和所述全连接层对所述第二数据集进行处理,以得到所述高频时序数据的分类结果向量。实现了多阶差分网络模型对高频时序数据的自动化处理,且结果准确。

    一种控制器的预测方法及系统

    公开(公告)号:CN107918497A

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201711121590.3

    申请日:2017-11-14

    CPC classification number: G06F3/0237 G06F17/30867 G06F2216/03

    Abstract: 本发明公开了一种控制器的预测方法及系统,控制器采集用户的当前输入数据,并上传至主机;主机提交用户的当前输入数据至服务器,并向服务器发起预测请求;服务器获取用户上传的当前输入数据,并将当前输入数据与历史输入数据进行深度挖掘,获取预测结果;服务器返回输入预测或推荐预测经主机推荐至控制器;若用户选择或打开预测结果,则主机向服务器请求预测结果详细内容;服务器返回预测结果详细内容至主机供用户进行查看,本发明控制器的预测方法及系统采集海量的按键一类的控制器大数据,可以为用户带来全新的输入交互体验,为商家提供用户画像,挖掘用户行为意图,也可以为科研工作提供丰富的数据。

    一种渔业大数据检测分析方法及系统

    公开(公告)号:CN107357840A

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201710486729.8

    申请日:2017-06-23

    CPC classification number: G06F16/2471 G06F16/9535 G06F2216/03 G06Q50/02

    Abstract: 本发明公开了一种渔业大数据检测分析方法及系统,方法包括:实时检测采集各种渔业数据、养殖水体数据和环境数据,得到渔业大数据;对得到的渔业大数据进行预处理;将预处理后的渔业大数据进行分割处理并存储;对处理后的渔业大数据进行解析处理,得到渔业数据解析结果。系统包括:数据采集单元、预处理单元、分割单元和解析单元。本发明通过渔业大数据进行一系列的分析处理,得到对应分析需求的渔业数据解析结果,从而能对渔业进行可行性分析,并能结合各种水体环境参数进行综合分析,对以往历史数据进行挖掘,在最大限度上不大范围的置换养殖水体的同时,而且还根据需要进行预警分析,有效确保养殖安全。本发明可广泛应用于渔业数据分析中。

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