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公开(公告)号：CN120031657A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510514370.5
申请日：2025-04-23
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06Q40/03 , G06F18/2433 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种信用评分卡模型优化方法及装置。其中，该方法包括：根据信用评分卡模型在预设时间窗口内对多个样本进行分析所得的评价等级及每个样本的实际分类等级，确定信用评分卡模型是否存在评分异常及异常表现；在信用评分卡模型存在评分异常的情况下，依据异常表现确定引发信用评分卡模型发生评分异常的至少一个异常指标分箱；对各个异常指标分箱进行优化；将优化后的各个指标分箱按照不同组合，与其他指标一起重新拟合信用评分卡模型，在拟合过程中采用预设算法调整各个指标的指标权重，并确定使模型性能评价得分最高的组合方案为最优组合方案。以至少解决相关技术在定位引发信用评分卡模型发生异常的指标和分箱的效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119811690A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293561.3
申请日：2025-03-13
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种存在样本不平衡时的中医证候预测方法，属于证候预测技术领域，解决了现有技术中无法准确进行证候预测的问题。方法包括：获取患者的症状文字描述并转换为初始特征，基于患者的初始特征、证候和证素构建训练样本集；构建神经网络模型，所述神经网络模型包括证候预测任务和证素预测任务；其中证候预测任务包括样本的大类证候和细分证候的预测；基于构建的训练样本集训练所述神经网络模型，得到证候预测模型；将待预测患者的症状文字描述转换为初始特征；基于训练好的证候预测模型预测待预测患者存在每种证候大类的概率；基于待预测患者存在每种大类证候的概率确定待预测患者的证候。实现了准确可解释的证候预测。
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公开(公告)号：CN119135688A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411213169.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1029 , H04L67/12
Abstract: 本申请公开了一种物联网节点负载均衡方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：确定复杂建筑群物联网对应的动态负载值；依据复杂建筑群物联网中全部的非均匀分布的物联网节点对应的负载数据量，确定负载整合值；在负载整合值大于动态负载值的情况下，确定每个非均匀分布的物联网节点对应的优先级；依据优先级，确定并执行负载均衡策略，其中，负载均衡策略用于调度非均匀分布的物联网节点中的负载数据，以降低非均匀分布的物联网节点的整体负载程度。本申请解决了由于相关技术中的管理方式缺乏对复杂建筑群中物联网节点之间通信和协作的考虑，造成的复杂建筑群物联网负载不均衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN118377992B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410822784.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于内蕴混合有限元法求解线弹性力学问题的快速方法。其中，该方法包括：获取单元数据、材料参数、边界条件；依据单元数据、材料参数、边界条件确定线性代数方程组；获取线性代数方程组的初始解向量；利用线性代数方程组中的系数矩阵、载荷向量以及初始解向量，调用预条件算法对线性代数方程组进行迭代求解，得到解向量；利用解向量确定线性代数方程组的应力解和位移解。本申请解决了相关迭代法求解线弹性力学问题时迭代次数多且收敛速度较慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN117978680B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410386322.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: H04L43/08 , H04L43/0811 , H04L43/0817 , H04L43/0852 , H04L43/0894 , H04L9/40 , H04L67/12
Abstract: 本申请公开了一种异质物联网评价方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取待评价的异质物联网在多个维度下的目标性能数据，该目标性能数据用于反映异质物联网的互联互通能力；确定每个维度下的目标性能数据对应的目标评价指标，该目标评价指标的类型包括：资源评价指标、数据评价指标、服务评价指标、网络传输指标、接入延迟指标；基于目标对象对目标评价指标的主观评分确定目标评价指标对应的目标指标权重；基于目标评价指标和目标评价指标对应的目标指标权重对异质物联网的互联互通能力进行评价。本申请解决了相关技术未考虑异质物联网的特性，导致制定的评价指标无法准确地对异质物联网进行综合评价的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117978680A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410386322.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: H04L43/08 , H04L43/0811 , H04L43/0817 , H04L43/0852 , H04L43/0894 , H04L9/40 , H04L67/12
Abstract: 本申请公开了一种异质物联网评价方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取待评价的异质物联网在多个维度下的目标性能数据，该目标性能数据用于反映异质物联网的互联互通能力；确定每个维度下的目标性能数据对应的目标评价指标，该目标评价指标的类型包括：资源评价指标、数据评价指标、服务评价指标、网络传输指标、接入延迟指标；基于目标对象对目标评价指标的主观评分确定目标评价指标对应的目标指标权重；基于目标评价指标和目标评价指标对应的目标指标权重对异质物联网的互联互通能力进行评价。本申请解决了相关技术未考虑异质物联网的特性，导致制定的评价指标无法准确地对异质物联网进行综合评价的技术问题。
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公开(公告)号：CN117763201A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311611021.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/901 , G06Q40/04
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：将待处理数据表示为数组data[1…n]，n为大于1的整数；将数组组织为升序排列的默克尔树，其中，默克尔树的叶子节点用于存放待处理数据的哈希值，默克尔树的内部节点的值由内部节点所有子节点的值排列起来并做哈希运算得到；基于零知识证明协议对表示为默克尔树形式的待处理数据进行预检验处理。本申请解决了数据要素作为一种产品，在交易流通环节存在信任成本与磋商成本较高的技术问题。
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公开(公告)号：CN117714808A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311696686.8
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: H04N21/643 , H04N21/6437 , H04N21/262 , H04L69/08
Abstract: 本发明公开了一种视频流的获取方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：在预设局域网内检测支持目标视频协议的图像采集设备，其中，目标视频协议为不同图像采集设备之间的通用数据交换协议；调用第一接口，获取采集图像采集设备的第一视频流，其中，第一视频流采用实时流传输协议；调用第二接口，将第一视频流发送至实时视频服务器，并接收实时视频服务器返回的第二视频流，其中，实时视频服务器用于将采用实时流传输协议的第一视频流转换为采用预设通用协议的第二视频流，预设通用协议包括以下至少之一：实时消息传输协议、自适应码率流媒体传输协议和流媒体协议。本发明解决了摄像头设备的调用过程复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN117493955A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311443623.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F18/241 , A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/372 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种癫痫患者的脑电信号分类模型的训练方法，属于癫痫检测技术领域，解决了现有技术中跨病人脑电信号分类方法效率和准确率低的问题。方法包括：获取癫痫患者的脑电信号片段，根据脑电信号片段构建训练样本集；构建脑电信号分类模型，所述脑电信号分类模型包括带反馈连接的脉冲神经网络、脑电信号分类器和患者身份分类器；带反馈连接的脉冲神经网络用于提取脑电信号特征；脑电信号分类器用于根据脑电信号特征进行脑电信号分类；患者身份分类器用于根据脑电信号特征进行患者身份分类；基于训练样本集对脑电信号分类模型进行训练，得到训练好的癫痫患者的脑电信号分类模型。实现了快速对癫痫患者脑电信号进行准确分类的模型。
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公开(公告)号：CN117111180A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311028024.3
申请日：2023-08-15
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明提供的一种模式后气象要素发生概率预测方法，包括以下步骤：获取气象原始数据，并采用模式输出机器学习算法确定高精度预测结果；将目标区域的划分为N个格点，将高精度预测结果和原始气象采用模式残差机器学习算法确定出格点预报结果；基于格点预报结果确定每个格点的概率；以目标格点作为圆心，以不同的半径画圆将目标区域划分为3个区域，计算目标格点的权重以及计算从目标格点以外的格点随机选择的n个格点处于不同区的权重；以格点预报结果确定每个格点的概率和各个格点的权重确定目标格点的气象要素发生的概率。
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