矿山地质环境质量演变规律的综合评价方法

    公开(公告)号:CN109636104A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811311494.X

    申请日:2018-11-06

    发明人: 贺可强 信校阳

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/26 G06F17/18

    摘要: 本发明涉及一种矿山地质环境的综合评价方法,具体涉及一种矿山地质环境质量演变规律的综合评价方法,属于矿山地质环境质量评价与监测预警技术领域。一种矿山地质环境质量演变规律的综合评价方法,包括如下步骤:步骤一、确定矿山地质环境质量评价指标体系;步骤二、确定矿山区域地质灾害发育指数评价指标;步骤三、确定矿山区域土地资源的占用及破坏指数评价指标;步骤四、确定矿山地质环境质量评价指标分级标准;步骤五、确定矿山地质环境质量评价指标权重;步骤六、确定矿山地质环境质量评价等级;步骤七、确定矿山地质环境质量损益性系数;步骤八、确定矿山地质生态环境质量变化规律评价标准;步骤九、确定矿山地质环境质量监测预警判据准则。

    一种鲁棒宽度学习系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109635245A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811362948.6

    申请日:2018-11-16

    IPC分类号: G06F17/18

    CPC分类号: G06F17/18

    摘要: 一种鲁棒宽度学习系统,采集训练数据并对训练数据进行线性转换处理;由输入数据矩阵和增强节点矩阵求解扩展输入矩阵,再利用岭回归算法求解迭代初始的连接权重矩阵,再利用残差公式求解残差矩阵;利用核密度估计算法求得残差概率密度函数,再计算所有训练数据组成的权值矩阵;求解第k次迭代的连接权重矩阵,若相邻两步的输出权值的差的绝对值的最大值不大于设定的阀值,或迭代次数达到预设的最大迭代次数,迭代结束,鲁棒宽度学习系统停止模型的训练并建立鲁棒宽度学习系统模型。该系统能提高宽度学习系统的鲁棒性,能有效抑制离群点带来的对建模精度的不利影响的问题,便于建立鲁棒宽度系统模型,以适用于复杂工业过程中相关指标的预测。

    车辆风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109544351A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811187934.5

    申请日:2018-10-12

    IPC分类号: G06Q40/08 G06F17/18 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及预测模型领域,公开了一种车辆风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:获取车辆的车险评估初始数据,根据所述车险评估初始数据生成车险评估数据,所述车险评估数据包括驾驶风险特征;根据预设高重要度特征列表,从所述车险评估数据的驾驶风险特征中提取高重要度特征;将所述高重要度特征输入预设逻辑斯蒂回归模型,计算并得到所述车辆的风险指数。相较于现有技术,本发明所获得的车辆的风险系数可以更客观地反映车辆发生事故的概率,进而确定一个更为合理的保险费用,兼顾保险公司与投保人之间的利益。

    一种预测装饰材料在不同温度条件下甲醛释放浓度的方法

    公开(公告)号:CN109540821A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811629296.8

    申请日:2018-12-27

    IPC分类号: G01N21/31 G06F17/18

    CPC分类号: G01N21/31 G06F17/18

    摘要: 本发明涉及建筑装修技术领域,且公开了一种预测装饰材料在不同温度条件下甲醛释放浓度的方法,通过已有甲醛浓度数据,根据式(7)进行温度系数拟合;对拟用于室内装饰的材料,即对置于环境仓中的材料通过分光光度法等进行甲醛释放浓度测量,记录24小时数据,同时记录测量过程中环境仓的温度数据;绘制测得的浓度随时间变化曲线,根据公式(5)的指数规律,通过数据拟合得到散发系数k和极限浓度C0;将承载率L,预测时间t,极限浓度C0,散发系数k和预测温度T,代入预测公式(7),从而实现基于某一温度条件下的建筑装饰材料甲醛释放浓度测量值,预测该材料在其它温条件下的甲醛释放浓度的目的。

    计算投保概率的方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN109492191A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201811082318.3

    申请日:2018-09-17

    发明人: 伍可 陈依云

    IPC分类号: G06F17/18 G06Q40/08

    CPC分类号: G06F17/18 G06Q40/08

    摘要: 本申请揭示了一种计算投保概率的方法、装置、计算机设备和存储介质,其中方法包括:获取目标客户的基础数据,所述基础数据包括客户的保单信息、个人信息、访问服务器信息;将所述基础数据输入到预设的GBDT模型中,得出所述目标客户的投保预测向量;将所述投保预测向量输入到训练后的逻辑回归模型,输出所述目标客户的投保概率。本申请将购买保险的客户数据通过GBDT模型计算出购买保险的客户的共有特征,再将目标客户的客户数据输入到这个模型,得出目标客户的投保概率,更加准确而且具有客观性。GBDT的模型是在SPARK平台上计算,使得计算出来的数据更加迅速。计算出客户的投保概率后,进行排名,更精准的找出潜在的准客户,有利于提升销售额。