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公开(公告)号：CN101189895B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN200680019556.9
申请日：2006-06-02
Applicant: 日本电气株式会社
CPC classification number: H04L1/0019
Abstract: 移动通信网络中的网络管理设备在正常操作下保存通信质量指标，并且周期性地从无线电基站控制设备接收通信质量测量结果的输入。当获得每个无线电单元的连接失败数f比上连接请求数a作为测量结果时，使p0为正常操作下的呼叫损失率，则获得表示连接失败数变得大于f的二项式分布的上部概率B(步骤524)。获得上部概率B的负对数作为异常程度的分数(步骤525)。当异常程度的分数超过预定阈值时，检测到通信异常(步骤526和527)。此后，根据所计算的异常程度的分数来执行维护控制，从而适当地避免通信系统的故障。这允许在考虑统计可靠性的情况下从移动通信网络中的通信质量指标的测量结果来计算异常程度，并且执行对应于异常程度的维护。
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公开(公告)号：CN102656581A
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201080056544.X
申请日：2010-12-07
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/18
Abstract: 一种信息处理设备，即使在响应变量的均值和方差依赖于具有连续变量的说明变量时，仍能获得回归分析的准确结果。一种信息处理设备，根据划分候选而确定的每一个范围，基于观测数据，计算响应变量的均值和方差，所述划分候选是与将说明变量的定义域划分为多个范围有关的信息，所述观测数据包括表示所述说明变量的信息和表示所述响应变量的信息，所述响应变量是取决于所述说明变量的观测值，所述均值和所述方差依赖于所述说明变量。该信息处理设备通过使用根据所述观测数据以及所计算的所述响应变量的均值和方差而计算的信息准则，从多个划分候选中选择特定的划分候选。该信息处理设备基于所述特定的划分候选而确定的每一个范围而计算的均值和方差，计算表示所述说明变量的定义域中的响应变量的方差的平滑函数以及表示所述说明变量的定义域中的响应变量的均值的平滑函数。
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公开(公告)号：CN102656581B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201080056544.X
申请日：2010-12-07
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06F17/18
Abstract: 一种信息处理设备，即使在响应变量的均值和方差依赖于具有连续变量的说明变量时，仍能获得回归分析的准确结果。一种信息处理设备，根据划分候选而确定的每一个范围，基于观测数据，计算响应变量的均值和方差，所述划分候选是与将说明变量的定义域划分为多个范围有关的信息，所述观测数据包括表示所述说明变量的信息和表示所述响应变量的信息，所述响应变量是取决于所述说明变量的观测值，所述均值和所述方差依赖于所述说明变量。该信息处理设备通过使用根据所述观测数据以及所计算的所述响应变量的均值和方差而计算的信息准则，从多个划分候选中选择特定的划分候选。该信息处理设备基于所述特定的划分候选而确定的每一个范围而计算的均值和方差，计算表示所述说明变量的定义域中的响应变量的方差的平滑函数以及表示所述说明变量的定义域中的响应变量的均值的平滑函数。
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公开(公告)号：CN102354204A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110180560.6
申请日：2008-03-21
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0281 , G06N7/005
Abstract: 提供一种诊断装置，根据包含从被诊断对象测定的多个属性在内的数据的各属性的变化度，检测故障并推定其原因。诊断对象变化度模式生成单元(110)计算包含从被诊断对象测定的多个属性在内的诊断对象数据的各属性的变化度，生成作为各属性的变化度的组合的诊断对象变化度模式。基准变化度模式存储装置(150)将基准变化度模式与故障的种类及其原因的种类的每一种诊断事件建立对应地进行存储。变化度模式诊断单元(120)进行诊断对象变化度模式与基准变化度模式存储装置中的基准变化度模式的模式匹配，从而进行被诊断对象的诊断。
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公开(公告)号：CN101236620A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200710181628.6
申请日：2007-10-19
Abstract: 本发明提供一种行程时间预测装置和方法、交通信息提供系统和程序，组合现状和统计信息，能以高精度进行行程时间的中期预测。行程时间预测装置从保持按日期种类统计处理各路段的过去的时间系列数据的行程时间推移模式的行程时间推移模式存储DB(104)，取得与指定的路段以及日期种类对应的行程时间推移模式，计算出该行程时间推移模式和所述逐次输入的行程时间实时数据(101)之间的误差减小的行程时间推移模式的变换参数，使用根据该所算出的变换参数，变换所述行程时间推移模式而取得的预测函数进行预测。此外，计算的预测值和变换参数作为交通信息配送。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101189895A
公开(公告)日：2008-05-28
申请号：CN200680019556.9
申请日：2006-06-02
Applicant: 日本电气株式会社
CPC classification number: H04L1/0019
Abstract: 移动通信网络中的网络管理设备在正常操作下保存通信质量指标，并且周期性地从无线电基站控制设备接收通信质量测量结果的输入。当获得每个无线电单元的连接失败数f比上连接请求数a作为测量结果时，使p0为正常操作下的呼叫损失率，则获得表示连接失败数变得大于f的二项式分布的上部概率B(步骤524)。获得上部概率B的负对数作为异常程度的分数(步骤525)。当异常程度的分数超过预定阈值时，检测到通信异常(步骤526和527)。此后，根据所计算的异常程度的分数来执行维护控制，从而适当地避免通信系统的故障。这允许在考虑统计可靠性的情况下从移动通信网络中的通信质量指标的测量结果来计算异常程度，并且执行对应于异常程度的维护。
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公开(公告)号：CN102354204B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201110180560.6
申请日：2008-03-21
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0281 , G06N7/005
Abstract: 提供一种诊断装置，根据包含从被诊断对象测定的多个属性在内的数据的各属性的变化度，检测故障并推定其原因。诊断对象变化度模式生成单元(110)计算包含从被诊断对象测定的多个属性在内的诊断对象数据的各属性的变化度，生成作为各属性的变化度的组合的诊断对象变化度模式。基准变化度模式存储装置(150)将基准变化度模式与故障的种类及其原因的种类的每一种诊断事件建立对应地进行存储。变化度模式诊断单元(120)进行诊断对象变化度模式与基准变化度模式存储装置中的基准变化度模式的模式匹配，从而进行被诊断对象的诊断。
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公开(公告)号：CN102221699B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201110068237.X
申请日：2011-03-18
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明涉及卫星定位系统的异常值检测装置、检测方法及检测程序。即使当观测环境发生变化或者数据之间存在时间序列关联时，该异常值检测装置也可以较高的精度检测卫星定位系统中的异常值。异常值指数计算单元(11)计算时间序列数据各时刻处的异常值指数如各人造卫星与卫星定位系统中接收机之间的伪距离等。动态模型形成单元(12)动态地形成该异常值指数在预定周期内的模型，并基于该动态模型计算来自时间序列值指数的变点指数。异常值检测单元(13)将该变点指数与提前设定的阈值进行比较，并且当变点指数的数值大于该阈值时，检测与该时刻处的变点指数相对应的异常值指数作为异常值。
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公开(公告)号：CN101641583B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN200880009435.5
申请日：2008-03-21
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0281 , G06N7/005
Abstract: 提供一种诊断装置，根据包含从被诊断对象测定的多个属性在内的数据的各属性的变化度，检测故障并推定其原因。诊断对象变化度模式生成单元(110)计算包含从被诊断对象测定的多个属性在内的诊断对象数据的各属性的变化度，生成作为各属性的变化度的组合的诊断对象变化度模式。基准变化度模式存储装置(150)将基准变化度模式与故障的种类及其原因的种类的每一种诊断事件建立对应地进行存储。变化度模式诊断单元(120)进行诊断对象变化度模式与基准变化度模式存储装置中的基准变化度模式的模式匹配，从而进行被诊断对象的诊断。
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公开(公告)号：CN102221699A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110068237.X
申请日：2011-03-18
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明涉及卫星定位系统的异常值检测装置、检测方法及检测程序。即使当观测环境发生变化或者数据之间存在时间序列关联时，该异常值检测装置也可以较高的精度检测卫星定位系统中的异常值。异常值指数计算单元(11)计算时间序列数据各时刻处的异常值指数如各人造卫星与卫星定位系统中接收机之间的伪距离等。动态模型形成单元(12)动态地形成该异常值指数在预定周期内的模型，并基于该动态模型计算来自时间序列值指数的变点指数。异常值检测单元(13)将该变点指数与提前设定的阈值进行比较，并且当变点指数的数值大于该阈值时，检测与该时刻处的变点指数相对应的异常值指数作为异常值。
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