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公开(公告)号：CN106156875B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201510167809.8
申请日：2015-04-10
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种用于对预测对象进行预测的方法和装置，该方法包括：获取预测对象在预定历史时段内的多个历史数据值；从数据库中查找与预测对象相关的多个影响因子，并获取与每个影响因子相对应的一个或多个数据源以及预定算法；从一个或多个数据源搜索每个影响因子的文本信息，根据预定算法将文本信息转换成为多个结构化数据；根据多个历史数据值和多个结构化数据得出每个影响因子与预测对象的相关系数，并从多个影响因子中取出相关系数满足预定条件的部分影响因子；根据多个历史数据值得出紧接在预定历史时段之后的预测时段的长短，并对部分影响因子计算各自的权重；根据预测时段的长短和各自的权重得出预测对象在预测时段内的多个预测数据值。
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公开(公告)号：CN106156163B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201510179303.9
申请日：2015-04-15
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种文本分类方法，包括：建立训练文本集，生成第一和第二文本分类器；对待分类文本进行预处理，采用替换字符串替换其中的文本噪声；统计替换字符串的概率，当概率大于等于第一文本分类器的过滤阈值时，待分类文本被划分为普通文本；当概率小于过滤阈值时，对经过预处理的待分类文本进行分词；建立待分类文本的第一文本表示、第二文本表示和第三文本表示；基于特征表示的方法，计算第一文本表示的第一文本特征表示、第二文本表示的第二文本特征表示和第三文本表示的第三文本特征表示；以及基于第一文本特征表示、第二文本特征表示和第三文本特征表示，利用第二分类器对待分类文本进行分类。还公开了一种文本分类装置。
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公开(公告)号：CN110322175A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810269420.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06Q10/08
Abstract: 一种配送计划制作装置及配送计划制作方法。配送计划制作装置具备：订购信息存储部，存储订购信息，该订购信息中包含所订购的货物的量的信息即订购物量信息；包装样式信息存储部，按照订购信息中的每一种货物，存储用于将订购物量信息转换为配送物量信息的包装样式信息，配送物量信息是通过配送货物时所采用的配送单位来表示的货物量信息；配送物量信息计算部，基于包装样式信息，将订购物量信息转换为配送物量信息；据点间信息生成部，基于订购商的地址信息及供货商的地址信息，计算出表示订购商与供货商之间的配送距离或配送时间，来作为据点间信息；配送计划制作部，基于配送物量信息和据点间信息，来制作配送计划；以及输出部，输出配送计划。
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公开(公告)号：CN104282008A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201310270613.2
申请日：2013-07-01
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/42 , G06T2207/20112
Abstract: 本发明提供一种对图像进行纹理分割的方法，该图像具有多种纹理，该方法包括以下步骤：将所述图像转换为灰度图像；根据所述图像中最大的纹理单元的大小，将所述灰度图像划分为大小相同的多个区域，并提取与所述多个区域一一对应的多个梯度特征向量；对提取的所述多个梯度特征向量进行模糊聚类分析，将所述多个区域进行分类，从而将所述图像中具有相同纹理的部分分类到相同的类别中。本发明提供一种对图像进行纹理分割的装置。本发明的对图像进行纹理分割的方法和装置可以适应多方向、多灰度级，并且计算量小。
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公开(公告)号：CN103488968A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201210197112.1
申请日：2012-06-14
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06T7/40 , G06T7/11 , G06T7/143 , G06T7/45 , G06T2207/10032 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明提供一种能够实现像素分解结果的空间相关性以及减少孤立分解所造成的噪声问题的遥感图像的混合像素物质构成精细化分解装置及方法。本发明的遥感图像的混合像素物质构成精细化分解方法，包括：接收步骤，接收上述遥感图像和该图像对应的光谱信息；预处理步骤，根据所接收的遥感图像和光谱信息，初步确定上述图像的各像素中每个地物类别所占组成比例的概率值，来作为第一物质构成信息；以及邻域相关性计算步骤，利用每个像素所邻接的规定范围内的相邻区域中存在的各个像素的第一物质构成信息，对本像素进行与相邻区域的相关性分析，利用相关性分析的结果，优化本像素的第一物质构成信息，从而得到第二物质构成信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118313491A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310019854.3
申请日：2023-01-06
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/2135 , G06N5/01 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种流程工业生产指标预测方法、装置、设备、及存储介质，其中，流程工业生产指标预测方法包括：获取第一生产指标；基于所述第一生产指标，根据预先建立的预测模型，预测第二生产指标，其中，所述第一生产指标与所述第二生产指标选自不同指标类型，所述指标类型包括能耗指标、质量指标、以及成本指标中的任一种。根据本发明实施例的流程工业指标预测方法，能够根据作为约束条件的一生产指标而预测出与之关联的另一生产指标，从而能够实现流程工业的高端化、绿色化、智能化，将控制系统和制造过程转变为智能自主控制系统，使企业管理者和生产者的经验工作智能化。
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公开(公告)号：CN114764669A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110041568.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 张学
Abstract: 本发明涉及流水作业的排程方法，包括：种群初始化步骤，基于流水作业中进行处理的多个工件的编号、每个工件历经的每个工序中对该工件进行处理的工台的编号、每个工台处理每个工件的处理时间，随机生成N个个体编码的集合作为种群；以及种群进化步骤，包括：种群多样化步骤，以满足预先设定的限定条件的方式，使用遗传算法将种群中的个体编码数量扩充为大于N；一致性编码步骤，去除种群中可解码为同一作业安排表的重复的个体编码；解码步骤，将种群中的每个个体编码解码为对应的作业安排表，并计算其排程指标的值；以及种群筛选步骤，按照排程指标的值的大小对种群中所有个体编码进行排序，并以排程指标较佳的前N个个体编码的集合替换种群。
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公开(公告)号：CN114077950A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010825422.8
申请日：2020-08-17
Applicant: 株式会社日立制作所
Abstract: 本发明涉及质量相关性分析方法、质量预测方法及质量控制方法。该质量相关性分析方法包括：数据获取步骤，获取产品质量数据和特征量数据作为历史数据，并将其分为模型构建数据和模型验证数据；模型构建步骤，采用模型构建数据，通过决策树方法在产品质量与多个特征量之间构建初步模型，由此计算出各特征量的重要性权重；筛选步骤，根据重要性权重较高的预定比例的特征量和专家经验数据确定出有效特征量；模型修正步骤，根据有效特征量，利用模型构建数据对初步模型进行修正，得到二次模型；验证步骤，利用模型验证数据验证该二次模型的精度；以及调整步骤，在计算出的精度低于精度阈值的情况下，调整所述预定比例，直至其达到精度阈值以上。
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公开(公告)号：CN110503225A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201810472495.6
申请日：2018-05-17
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 张学
Abstract: 本发明涉及配送出发延迟时间计算方法和装置，其中，方法包括：周期划分：划分订单周期，并在每个周期中划分最小时间切分，按照历史订单的下单时间，将历史订单划分到对应的时间切分中；区域划分：在配送中心服务范围内，根据历史订单的地址划分订单地址区域；概率密度函数构建：对划分的每个订单地址区域，对于将来一个周期的可能订单，构造订单出现的概率密度函数，其中，概率密度函数的参数基于历史订单计算；以及配送出发延迟时间计算：基于概率密度函数，计算配送出发延迟时间。此外，本发明还涉及一种订单派单配送方法、装置、设备及介质。本发明能够从整体上控制配送流程，进而更好的控制成本和提高效率。
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公开(公告)号：CN107273995A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201610218043.6
申请日：2016-04-08
Applicant: 株式会社日立制作所
CPC classification number: Y02P90/845 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种空气质量预报方法,包括以下步骤:步骤一：采集待预报地区的历史环境数据，分别得到两个或两个以上历史空气质量预测数据；步骤二：将所述两个或两个以上历史空气质量预测数据以实际观测数据为参考数据进行修正，计算出各所述空气质量预报模型在最终集合计算结果中所占权重值；步骤三：采集所述待预测地区的当前环境数据，分别得到两个或两个以上初始预测数据；步骤四：根据所述权重值对所述初始预测数据进行修正，得到最终预报数据。本发明所涉及的空气预报方法简单实用，可针对较小范围的区域进行预报，预报精度高，且计算过程简单，方便采样。
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