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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105556546B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201480051777.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
Abstract: 主要目标在于提供能够解决前述问题的分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质。分层隐结构设置单元82设置分层隐结构，该分层隐结构为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于树结构的最低层的节点处的结构。变分概率计算单元81计算路径隐变量的变分概率，该路径隐变量为在分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量。成分优化单元83针对计算出的变分概率而优化成分中的每个成分。门函数优化单元84基于节点中的隐变量的变分概率来优化门函数模型，该门函数模型为用于根据分层隐结构的节点中的多变量数据来确定分支方向的模型。
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公开(公告)号：CN104160412B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201380009657.8
申请日：2013-04-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N5/04
Abstract: 提供了潜变量模型估计装置，该潜变量模型估计装置即使在模型候选的数目随着潜状态数以及观测概率的种类的增加而呈指数增加时，也能够实现高速模型选择。变分概率计算单元(71)通过最大化基准值来计算变分概率，该基准值被定义为近似量的下界，其中关于对完全变量的估计量执行边缘化对数似然函数的拉普拉斯近似。模型估计单元(72)通过对于每个潜状态估计观测概率的种类和参数来估计优化潜变量模型。收敛确定单元(73)确定基准值是否收敛，当计算变分概率时变分概率计算单元(71)使用该基准值。
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公开(公告)号：CN105556557A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480051724.7
申请日：2014-08-21
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本发明公开了一种预测新店铺处的产品的出货量的出货量预测设备。分类单元(90)将多个现有店铺分类为多个聚类。基于关于新店铺的信息，聚类估计单元(91)估计新店铺将属于哪个聚类。出货量预测单元(92)通过计算针对与新店铺属于相同聚类的现有店铺处的产品的所预测的出货量，来估计新店铺处的产品的出货量。
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公开(公告)号：CN105556546A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480051777.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
CPC classification number: G06N5/02 , G06N7/005 , G06N99/005
Abstract: 主要目标在于提供能够解决前述问题的分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质。分层隐结构设置单元82设置分层隐结构，该分层隐结构为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于树结构的最低层的节点处的结构。变分概率计算单元81计算路径隐变量的变分概率，该路径隐变量为在分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量。成分优化单元83针对计算出的变分概率而优化成分中的每个成分。门函数优化单元84基于节点中的隐变量的变分概率来优化门函数模型，该门函数模型为用于根据分层隐结构的节点中的多变量数据来确定分支方向的模型。
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公开(公告)号：CN104969216A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201480007228.1
申请日：2014-01-08
Applicant: 日本电气株式会社
CPC classification number: G06N7/005 , G06F17/18 , G06K9/00536 , G06N5/02 , G06N5/025
Abstract: 一种分级潜在结构设置单元81设置分级潜在结构，该分级潜在结构是其中潜在变量由树结构代表并且代表概率模型的分量位于树结构的最低级的节点处的结构。变分概率计算单元82计算路径潜在变量的变分概率，该路径潜在变量是在分级路径结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的潜在变量。分量优化单元83优化用于计算出的变分概率的分量中的每个分量。门控函数优化单元84优化门控函数模型，该门控函数模型是用于基于分级潜在结构中的节点中的潜在变量的分量概率、根据该节点中的多变元数据确定分支方向的模型。
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