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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114418638A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210053607.0
申请日：2022-01-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据与AI驱动的产品价格预测方法，应用于数据处理领域，基于现有技术存在产品价格预测困难且预测结果不准确的问题，本发明首先对产品价格数据进行搜集与整合，建立产品价格数据集；然后通过对原始数据的探索性分析与处理，包括数据的缺失检测、清洗、分布重塑、共线性过滤等处理操作，保证了数据特征点与待预测值具有相似的趋势，有效提升了数据集的完整性和可使用性；通过使用基于决策树生成算法的特征筛选方法，在数据处理的基础上，进一步提升了特征点对待预测值的表征效果。
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公开(公告)号：CN115063165A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210596308.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征筛选和注意力机制的制造装备价格预测方法，包括（1）进行装备价格数据集的特征筛选；（2）构建基于注意力机制的价格预测模型；（3）训练价格预测模型；（4）使用训练好的价格预测模型进行制造装备的价格预测。通过使用基于决策树生成算法的特征筛选方法，提升了特征点对待预测值的表征效果；通过三个独立的神经网络并行采集输入数据不同维度的特征信息，多角度、多维度地进行数据挖掘；通过注意力机制最大限度地综合每个神经网络所采集到的最有价值的特征数据，提高最终预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112214599A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011121726.2
申请日：2020-10-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于统计学和预训练语言模型的多标签文本分类方法，包括以下步骤：S1、对需要分类的训练语料进行预处理；S2、建立基于统计学方法和语言模型的标签获取模型；S3、对获取的标签数据进行处理；S4、建立基于预训练语言模型的多标签分类模型，利用得到的标签数据进行模型训练；S5、使用训练好的多标签文本分类模型，对待分类的文本数据进行多标签分类。本发明提出一种结合了统计学方法与预训练语言模型标签获取方法，使用ALBERT语言模型来获取文本的语义编码信息，不需要人工标注数据集，能够提高获取标签的准确度。
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公开(公告)号：CN112214599B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011121726.2
申请日：2020-10-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于统计学和预训练语言模型的多标签文本分类方法，包括以下步骤：S1、对需要分类的训练语料进行预处理；S2、建立基于统计学方法和语言模型的标签获取模型；S3、对获取的标签数据进行处理；S4、建立基于预训练语言模型的多标签分类模型，利用得到的标签数据进行模型训练；S5、使用训练好的多标签文本分类模型，对待分类的文本数据进行多标签分类。本发明提出一种结合了统计学方法与预训练语言模型标签获取方法，使用ALBERT语言模型来获取文本的语义编码信息，不需要人工标注数据集，能够提高获取标签的准确度。
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公开(公告)号：CN114529339A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210150289.X
申请日：2022-02-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于交易数据与AI驱动的产品动态定价方法，应用于产品价格预测，针对现有技术无法实现动态价格预测的问题；本发明以深度决策神经网络为基础，结合动态的销量预测实时更新深度决策神经网络的环境参数，做到对市场趋势的实时反馈；同时采用多层全连接神经网络建模关键参数关系，比如销量与价格之间变动关系等，提高预期值计算精准度，能够有效地提升动态定价方法的有效性。
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