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公开(公告)号：CN112986492B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201911304697.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种建立气体浓度预测模型的方法及装置，涉及计算机领域，尤其涉及一种建立气体浓度预测模型的方法及装置，提高了气体浓度预测的精度。具体方案为：获取N个监测站点的空间数据；获取包括监测站点维度、采样时间维度的第一样本数据；将空间数据及第一样本数据，输入第一神经网络，提取时间空间特征；获取第一预测参数，将时间空间特征、第一预测参数输入第二神经网络，获取第一目标监测站点在第一目标预测时间的第一目标气体的预测浓度值；根据预测浓度值及第一目标监测站点在第一目标预测时间的第一目标气体的真实值，训练第一神经网络和第二神经网络，得到气体浓度预测模型。
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公开(公告)号：CN112784396B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN201911090455.6
申请日：2019-11-08
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06F18/25 , G06Q50/02
Abstract: 本申请实施例提供一种焦炭质量预测方法、装置及系统，其中方法包括：根据第一配合煤的检测数据和目标机理模型，预测焦炭的第一预测质量数据，其中，所述第一配合煤被炼制后形成所述焦炭；获取第一配合煤的煤岩图像，所述煤岩图像表征所述第一配合煤中的各个组分的含量；根据第一预测质量数据、上述煤岩图像、第一配合煤的检测数据和焦炭质量预测模型，获得所述焦炭的第二预测质量数据，其中，所述焦炭质量预测模型为经过训练后的人工智能AI模型。采用人工智能模型并结合大量配合煤的参数数据预测焦炭的质量数据，使焦炭质量预测模型的泛化能力更强，预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN118276515A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211652089.0
申请日：2022-12-21
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请涉及流程工业领域，尤其涉及一种工艺参数的处理方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取工艺参数的设定值，工艺参数为工艺生产过程中待调整的参数；获取目标预测模型，目标预测模型是机理模型与人工智能模型融合得到的模型，机理模型是基于工艺生产过程中的机理信息确定的；根据工艺参数的设定值，调用目标预测模型输出得到目标指标的预测值。本申请实施例提供了一种流程工业领域中融合机理信息的工艺参数的处理方法，目标预测模型是机理模型与人工智能模型融合得到的模型，使得预测结果符合人工经验认知，避免了相关技术中预测模型的泛化能力不足、可解释性差的问题，从而提升模型预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117422161A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202211296666.7
申请日：2022-10-21
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种工艺参数的优化方法，用于提高工业生产指标。本申请实施例方法包括：接收用户配置的工艺参数组和工艺参数组中参数的约束条件，工艺参数组包括影响工业生产的一个或多个参数；根据工艺参数组的约束条件确定工艺参数组的初始值；确定工业生产指标的优化目标，工业生产指标包括在工业生产中的以下一项或多项指标：能耗指标、产量指标和质量指标；基于工艺参数组的初始值和优化目标执行优化算法，得到工艺参数组的设定值，工艺参数组的设定值用于调整工业生产中的参数。
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公开(公告)号：CN114140370A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010914631.X
申请日：2020-09-03
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请公开了人工智能领域中的一种多晶材料的晶粒度评级的方法和装置。该方法通过利用轮廓提取模型对晶粒图像进行处理，确定晶粒图像中的晶粒轮廓，并根据晶粒轮廓确定晶粒图像的晶粒度级别。从而，在实现较高的评级准确度的同时，可以降低确定晶粒图像中的晶粒轮廓的过程中对人工经验的依赖，提高多晶材料的晶粒度评级的效率。
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公开(公告)号：CN119856187A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202280098976.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 描述了联合学习的方法和系统。联合学习系统中的客户端从中央服务器接收一组全局参数。所述客户端使用所述一组全局参数更新本地模型，所述本地模型为应用所述一组全局参数的全局模型和至少一个本地预测器的组合。所述客户端使用更新后的本地模型和本地数据集计算模型更新，并将所述模型更新传输到所述中央服务器。
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公开(公告)号：CN117668741A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210959694.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、装置及计算机存储介质。在实施例中，该方法包括：确定业务对象；基于业务对象的第一结构化数据构建的第一样本集，确定算法池中的各算法各自对应的评估结果；基于算法池中的各算法各自的评估结果，从算法池中选择N个基算法和对应的超参数组合，构建多个基模型；基于第一样本集和多个基模型，训练预先设置的图网络模型；其中，图网络模型用于基于学习到的多个基模型针对所述业务对象之间的关系，融合多个基模型各自的第一预测结果，输出融合后的第二预测结果；基于多个基模型和训练好的图网络模型实现业务对象的预测，通过学习多个基模型之间的关系，对多个基模型各自的预测结果进行融合，确保预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117521939A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210879591.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/04
Abstract: 本申请公开了一种对配方进行优化的方法，该方法中，显示关于配方的配方优化配置选项，配方优化配置选项用于指示对配方的配料和配比的优化配置；基于用户对配方优化配置选项的选择结果，对配方进行优化，获得优化结果；显示优化结果。通过该方法，可以解决目前配料的选择一般依赖于人工经验而预先固定，导致配方优化效果可能并不理想的问题。
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