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公开(公告)号：CN106709588B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201510778908.X
申请日：2015-11-13
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本公开涉及预测模型构建方法和设备以及实时预测方法和设备。所述预测模型构建方法包括：识别待训练数据中的多种不同的关联模式，其中多种不同的关联模式描述待训练数据中的影响因素与目标数据之间的多种不同的关联关系；利用与多种不同的关联模式相对应的多组数据分别进行训练，以得到适用于多种不同的关联模式的多个子预测模型；以及根据待训练数据构建多种不同的关联模式之间的关联模式转移模型，其中关联模式转移模型用于在预测过程中确定多个不同的子预测模型与待预测数据之间的匹配度。根据本公开的实施方式，可以得到与多种数据特征对应的多个预测模型，因此在预测时可以基于数据自身特征动态调整各个预测模型的权重，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN105786823B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201410799803.8
申请日：2014-12-19
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 提供了一种用于从多维时序数据中发现多维事件的系统，包括一维事件发现单元和多维事件发现单元。一维事件发现单元将多维时序数据分成多个单独的一维时序数据，并从每个单独的一维时序数据中发现一维事件。多维事件发现单元包括：共现矩阵计算单元，被配置为计算表示所有一维事件相互之间同时出现的频率的共现矩阵；时间顺序矩阵计算单元，被配置为计算表示所有一维事件相互之间的时间顺序的时间顺序矩阵；以及共现事件发现单元，被配置为根据共现矩阵和时间顺序矩阵发现多维事件。还提供了一种用于从多维时序数据中发现多维事件的方法。采用本发明，即使在事件之间存在时间差的情况下，也能准确地发现多维事件。
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公开(公告)号：CN105488317A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410475151.2
申请日：2014-09-17
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F19/00
Abstract: 提供了一种基于多个预测任务的用于预测空气质量的系统，包括：确定单元，被配置为根据距离阈值来确定待测地点的邻近区域；训练单元，被配置为训练预测模型以获得所述预测模型的最优参数，其中，所述预测模型是基于所述多个预测任务并根据所述邻近区域的空间特征而构建的；以及预测单元，被配置为利用具有所述最优参数的所述预测模型来预测待测地点的空气质量。还提供了一种基于多个预测任务的用于预测空气质量的方法。本发明充分利用了相似任务间的关联性，提高了空气污染预测的精确度。
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公开(公告)号：CN104714977B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201310692697.9
申请日：2013-12-17
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种实体与知识库项的关联方法及装置，属于计算机领域。所述方法包括：获取至少一个侯选匹配对，所述侯选匹配对包括待匹配实体和知识库项；根据所述待匹配实体的实体类型特征向量，获取关联模型集合，所述获取的关联模型集合对应的实体类型与所述待匹配实体的实体类型之间满足预设近似条件；通过所述获取的关联模型集合，从所述至少一个侯选匹配对中选择一个侯选匹配对作为实体与知识库项的关联结果。所述装置包括：第一获取模块、第二获取模块和选择模块。本发明能够提高实体与知识库项关联结果的准确度。
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公开(公告)号：CN105488316B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201410474871.7
申请日：2014-09-17
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: Y02A90/15
Abstract: 提供了一种用于预测空气质量的系统，包括：确定单元，被配置为根据距离阈值来确定待测地点的邻近区域；训练单元，被配置为训练预测模型以获得所述预测模型的最优参数，其中所述预测模型是基于风向和所述邻近区域的空间特征而构建的；以及预测单元，被配置为利用具有所述最优参数的所述预测模型来预测待测地点的空气质量。还提供了一种用于预测空气质量的方法。本发明通过将风向因素与地理信息结合，充分利用了相邻区域间的关联性，提高了空气污染预测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106709588A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510778908.X
申请日：2015-11-13
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本公开涉及预测模型构建方法和设备以及实时预测方法和设备。所述预测模型构建方法包括：识别待训练数据中的多种不同的关联模式，其中多种不同的关联模式描述待训练数据中的影响因素与目标数据之间的多种不同的关联关系；利用与多种不同的关联模式相对应的多组数据分别进行训练，以得到适用于多种不同的关联模式的多个子预测模型；以及根据待训练数据构建多种不同的关联模式之间的关联模式转移模型，其中关联模式转移模型用于在预测过程中确定多个不同的子预测模型与待预测数据之间的匹配度。根据本公开的实施方式，可以得到与多种数据特征对应的多个预测模型，因此在预测时可以基于数据自身特征动态调整各个预测模型的权重，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN106610980B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201510690684.7
申请日：2015-10-22
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的设备，包括：接收单元，被配置为接收时空序列数据；建模单元，被配置为基于时空序列数据产生与地理上的异构性有关的权重参数，并基于所产生的权重参数构建用于分类/预测的模型；以及分类/预测单元，被配置为采用所构建的用于分类/预测的模型对时空序列数据进行分类/预测。还提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的方法。本发明提出的地理加权极限学习机考虑到地理空间的异构性，能够提高对时空序列数据进行分类或预测的精度。
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公开(公告)号：CN105824853B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201510011593.6
申请日：2015-01-09
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 提供了一种聚类设备，包括：空间邻域选择单元，被配置为选择空间数据集中的每一个对象的空间邻域；核点计算单元，被配置为计算空间数据集中的核点，所述核点与该核点的空间邻域内的其他对象具有相似的属性值；提取单元，被配置为提取空间数据集中的核点以及位于核点的空间邻域内的对象，构成相应的空间数据子集；以及合并单元，被配置为对空间数据子集进行聚类。还提供了一种聚类方法。采用本发明，能够有效地对空间层次聚类结果进行显著性判别，获得的聚类结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN104809139B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201410042833.4
申请日：2014-01-29
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本发明公开了一种代码文件查询方法和装置，属于数据处理技术领域。所述方法包括：基于历史查询词向量以及每个代码文件的文本特征向量和代码特征向量构造的转换矩阵，对当前查询词向量和每个代码文件的代码特征向量进行转换，代码特征向量根据代码文件的代码块确定；根据当前查询词向量、转换后的查询词向量、每个代码文件转换后的代码特征向量以及每个代码文件的文本特征向量，计算每个代码文件与查询词之间的相似度，得到代码文件查询结果。本发明考虑到了代码文件的结构对语义的影响，充分挖掘代码文件的内容和结构，提高了特征提取的准确性，且在查询代码文件的过程中，基于该文本特征向量和代码特征向量计算相似度，提高了查询精度。
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公开(公告)号：CN105488317B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201410475151.2
申请日：2014-09-17
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/50
Abstract: 提供了一种基于多个预测任务的用于预测空气质量的系统，包括：确定单元，被配置为根据距离阈值来确定待测地点的邻近区域；训练单元，被配置为训练预测模型以获得所述预测模型的最优参数，其中，所述预测模型是基于所述多个预测任务并根据所述邻近区域的空间特征而构建的；以及预测单元，被配置为利用具有所述最优参数的所述预测模型来预测待测地点的空气质量。还提供了一种基于多个预测任务的用于预测空气质量的方法。本发明充分利用了相似任务间的关联性，提高了空气污染预测的精确度。
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