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公开(公告)号：CN112948743B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110325141.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于时空融合的煤矿瓦斯浓度缺失值填充方法，该方法包括：对噪声数据进行识别及处理；基于时间维度对数据的缺失值进行填充；基于空间维度对数据的缺失值进行填充；将时间和空间维度的填充结果进行融合，从而得到最终结果；本发明将离线数据作为模型构建的训练集，并将生成的模型应用于生产环境中的数据，能够综合利用各种煤矿瓦斯浓度监测数据，提高模型泛化能力，降低填充误差。
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公开(公告)号：CN112948743A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110325141.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于时空融合的煤矿瓦斯浓度缺失值填充方法，该方法包括：对噪声数据进行识别及处理；基于时间维度对数据的缺失值进行填充；基于空间维度对数据的缺失值进行填充；将时间和空间维度的填充结果进行融合，从而得到最终结果；本发明将离线数据作为模型构建的训练集，并将生成的模型应用于生产环境中的数据，能够综合利用各种煤矿瓦斯浓度监测数据，提高模型泛化能力，降低填充误差。
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公开(公告)号：CN114064897A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111382797.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/117
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，涉及一种情感文本数据标注方法、装置、系统及电子设备；所述方法包括获取待标注的情感文本数据，并对其处理；采用基于超球体的k‑means聚类算法对其进行聚类；获取各个球簇的稳定域和环域，根据需要的标记量从外到内的环域中筛选出具有代表性的数据；对各个球簇的稳定域中选择出部分数据进行标注处理，使用经过标注处理后的数据训练分类器；将具有代表性的数据输入到训练后的分类器中，得到分类概率，对分类概率进行不确定性处理，输出具有不确定性的数据；对具有不确定性的数据进行标注处理，并输出已标注情感文本数据。本发明利用大数据处理技术和基于超球的主动学习，解决了文本标注领域中盲目标注的问题。
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