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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：CN104866911B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201410059945.0
申请日：2014-02-21
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 提供了一种用于优化物流配载的设备，包括：数据获取单元，被配置为获取与物流配载有关的数据；装载方案产生单元，被配置为基于与物流配载有关的数据来产生装载方案，并获得所需车辆数最少的装载方案的集合；能耗计算单元，被配置为针对所述集合中的每一个装载方案计算能耗最小的配送路径；以及输出单元，被配置为输出最优装载方案和相应的配送路径，其中，所述最优装载方案的配送路径的能耗是所有装载方案的配送路径的能耗中最小的。还提供了一种用于优化物流配载的方法。
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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：CN107884511A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201610871833.4
申请日：2016-09-30
Applicant: 日本电气株式会社
CPC classification number: G01N33/0004 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种用于预测室内空气质量的设备，包括：室外空气质量预测单元，被配置为预测室外空气质量；确定单元，被配置为确定室外空气质量与室内空气质量之间的关系；监测单元，被配置为监测室内空气质量异常；以及室内空气质量预测单元，被配置为根据室外空气质量、室外空气质量与室内空气质量之间的关系以及室内空气质量异常来预测室内空气质量。通过本申请，能够更加准确地预测室内空气质量，并且以较小的代价达到室内空气的净化。
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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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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106920198B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201510983291.5
申请日：2015-12-24
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q50/26
Abstract: 提供了一种用于污染物溯源的设备，包括：获取单元，被配置为获取监测点的监测数据；计算单元，被配置为计算相邻时间窗之间的所有监测点之间的相关性；以及确定单元，被配置为找出目标时刻的最相关的监测点对，并且依次向前移动时间窗以找出前一时刻的最相关的监测点对，直到所有时间窗被追溯。还提供了一种用于污染物溯源的方法。采用本发明，能够实现较短时间、细时空粒度上的污染物溯源。
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公开(公告)号：CN106153510B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201510134693.8
申请日：2015-03-25
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G01N15/06
Abstract: 本发明涉及一种大气污染物浓度的估算方法和装置，该方法包括：将目标区域内的道路划分为多个污染源，并确定各所述污染源的影响范围；根据各污染源的影响范围以及目标区域内各研究点的位置信息，确定污染源与研究点的对应关系；针对各研究点，分别根据对应的污染源的污染强度及扩散模型计算其污染风险值；根据目标区域内已测出污染物浓度值的多个研究点的污染风险值，建立污染风险值与污染物浓度值之间的回归模型；针对目标区域内污染物浓度值未知的关注研究点，将关注研究点的污染风险值代入所述回归模型，以计算出关注研究点的污染物浓度值。能够高效、准确地估算出目标区域内任意空间位置的关注研究点的大气污染物的浓度。
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公开(公告)号：CN104731795B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201310705722.2
申请日：2013-12-19
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/30
Abstract: 提供了一种用于挖掘个体活动模式的设备，包括：计算单元，被配置为根据个体的历史位置数据来计算个体的停留点，形成包含停留时间的停留点序列；划分单元，被配置为根据个体活动的主题将停留点序列划分为相应的停留点序列片段；以及聚类单元，被配置为对划分后的停留点序列片段进行聚类，以获得个体活动模式。还提供了一种用于挖掘个体活动模式的方法。本发明可以挖掘出非固定长度内的个体活动模式，而且能挖掘出更全面的具有代表性的个体活动模式。
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公开(公告)号：CN107886103A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201610866131.7
申请日：2016-09-29
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6297
Abstract: 本公开提出了用于识别行为模式的方法、设备和系统。该方法包括：连续获取来自多个传感器的传感器数据，以得到与所述多个传感器分别对应的多个传感器数据序列；根据所述多个传感器数据序列来确定与所述多个传感器相关的变化特征向量；以及基于预定概率模型，根据所述变化特征向量来推断及识别行为模式。
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