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公开(公告)号：CN106155984B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201510148406.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/15
Abstract: 根据本公开示例实施例，提出了一种数据处理设备、方法和系统，能够改进连续松弛边界。数据处理设备包括：建模单元，利用来自应用的数据建立模型，所述模型包括对应用相关的优化问题进行描述的目标函数以及约束；松弛单元，对所述目标函数进行松弛以将约束吸收到所述目标函数中，得到松弛函数；凸化单元，基于松弛函数进行凸化，得到重构的目标函数；以及求解单元，对重构的目标函数进行求解。凸化单元通过最大化松弛函数的均值，来进行凸化。
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公开(公告)号：CN106557827A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510633623.7
申请日：2015-09-29
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本公开涉及一种用于线性规划LP问题的冗余约束检测的方法、设备和系统。所述方法包括：选择在所述LP问题的解空间内的一个内点；确定所述LP问题的约束集中在经过所述内点的直线的两个方向上与所述直线最先相交的约束，其中所述直线沿着一个坐标方向经过所述内点延伸；以及将找到的与该直线最先相交的所述约束作为非冗余约束，来执行冗余约束检测。根据本公开，提供了一种改进的用于冗余约束检测的方法，其中基于坐标搜索来确定非冗余约束，并基于确定的非冗余约束来执行冗余约束检测。利用该方法，可以找到更多的非冗余约束，而且基于找到的这些非冗余约束而执行冗余约束检测可以显著提高冗余约束的检出率，这特别在高维特征的情况下尤其有益。
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公开(公告)号：CN106156067A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510145923.0
申请日：2015-03-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种为关系数据创建数据模型的方法和装置，其中，所述关系数据基于多个第一类型实体和多个第二类型实体。该方法包括：确定描述所述数据模型的多个变量，所述多个变量包括：第一变量集合，所述第一变量表示影响所述第一类型实体和所述第二类型实体的关系的、所述第一类型实体的特征；以及第二变量集合，所述第二变量表示影响所述第一类型实体和所述第二类型实体的关系的、所述第二类型实体的特征。该方法还包括针对所述多个变量中的每个变量选择近似分布；并且迭代地更新所述近似分布的参数，直至所述数据模型收敛。
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公开(公告)号：CN106156067B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201510145923.0
申请日：2015-03-30
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本发明提供一种为关系数据创建数据模型的方法和装置，其中，所述关系数据基于多个第一类型实体和多个第二类型实体。该方法包括：确定描述所述数据模型的多个变量，所述多个变量包括：第一变量集合，所述第一变量表示影响所述第一类型实体和所述第二类型实体的关系的、所述第一类型实体的特征；以及第二变量集合，所述第二变量表示影响所述第一类型实体和所述第二类型实体的关系的、所述第二类型实体的特征。该方法还包括针对所述多个变量中的每个变量选择近似分布；并且迭代地更新所述近似分布的参数，直至所述数据模型收敛。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104517020A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310462746.X
申请日：2013-09-30
Applicant: 日电(中国)有限公司 , 日本电气株式会社
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/6228
Abstract: 本发明公开了一种用于因果效应分析的特征提取方法和装置，属于数据分析领域。所述方法包括：确定用于对结果事件进行因果效应分析的特征时间点；根据所述特征时间点，获取预设数目的时间区间，所述预设数目的时间区间位于所述特征时间点之前，且所述时间区间距离所述特征时间点的间隔长度与所述时间区间的跨度呈正相关关系；根据所述每个时间区间所发生的潜在原因事件的事件信息，提取对所述结果事件进行因果效应分析的特征。本发明在综合考虑短期潜在原因事件和长期潜在原因事件的情况下，能够控制提取特征的数量，减少了计算量，避免了出现过拟合现象，进而增加了因果效应分析的准确率。
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公开(公告)号：CN104517020B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201310462746.X
申请日：2013-09-30
Applicant: 日电(中国)有限公司 , 日本电气株式会社
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/6228
Abstract: 本发明公开了一种用于因果效应分析的特征提取方法和装置，属于数据分析领域。所述方法包括：确定用于对结果事件进行因果效应分析的特征时间点；根据所述特征时间点，获取预设数目的时间区间，所述预设数目的时间区间位于所述特征时间点之前，且所述时间区间距离所述特征时间点的间隔长度与所述时间区间的跨度呈正相关关系；根据所述每个时间区间所发生的潜在原因事件的事件信息，提取对所述结果事件进行因果效应分析的特征。本发明在综合考虑短期潜在原因事件和长期潜在原因事件的情况下，能够控制提取特征的数量，减少了计算量，避免了出现过拟合现象，进而增加了因果效应分析的准确率。
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公开(公告)号：CN106557451A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510642145.6
申请日：2015-09-30
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本公开涉及一种用于分层混合专家HME系统构建的特征选择的方法和设备。所述方法可以包括：对通过针对样本进行特征提取而获得的特征执行特性分析；以及基于所述特性分析来选择用于所述HME系统构建的特征。根据本公开，提供了一种改进的用于构建HME系统的方法，其中通过对利用特征提取而获得的特征执行特性分析，并基于该特性分析的结果来限制HME系统构建的特征空间。利用本公开的实施方式，可以构建更加精确的HME系统。
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