本发明提供一种基于特征交互信息和时间张量分解的项目推荐方法，应用于项目推荐模型，项目推荐模型包括特征编码层、特征提取层和学习预测层，特征提取层包括DeepTF模块与DeepATF模块，学习预测层包括GMF‑TF模块、GMF‑ATF模块与预测模块，本发明在模型中融入时间因素，使模型可观察时间对用户选择的影响，在涉及动态场景时，用户与项目的交互可以体现因时间而产生的动态性，以更准确地预测用户在当前时间对各个项目的评分；本发明通过多层注意力机制提取用户、项目、时间特征，获取丰富的特征表示，并引入广义矩阵分解(GMF)为模型生成用户与项目、用户与时间、项目与时间的二阶特征交互信息，使模型可观测到它们之间的潜在联系，提高模型整体性能。
📄 2023112880463
📂 G06F18_20
👤 江西财经大学
📅 2023-10-08
本发明提供了一种基于深度卷积网络的变压器故障智能诊断方法及系统，方法包含：通过空间离散化部署的异构物理场同步采样阵列捕获变压器全域瞬态信号，将振动频谱、电磁泄漏波及局部放电脉冲三类异构数据流输入多尺度特征解耦程序；形成故障诊断的初始特征基元集合；将生成的振动模态张量、电磁涡流特征谱及放电脉冲特征云输入特征交互贡献度分析程序；生成携带权重标识的故障敏感特征拓扑图；利用故障敏感特征拓扑图训练深度可微分诊断决策树，分析定位关键诊断节点；实现故障类型与定位信息的毫秒级同步输出。系统包含多模态特征生成模块、自适应融合模块及轻量化诊断模块。本发明提供可解释、低时延及高精度的新一代诊断范式。
📄 2025109781777
📂 G06F18_20
👤 南京思九科技服务有限公司
📅 2025-07-16
本发明提供一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法、系统及存储介质，方法包括：获取目标船舶及其周边船舶的历史航迹数据并进行预处理；基于预处理后的历史航迹数据，构建目标船舶在多个时间片下的动态有向图序列；将动态有向图序列输入图神经网络进行特征聚合，得到目标船舶在每个时间片下的特征表示；将特征表示输入预测网络，获取目标船舶的航迹预测结果；本发明使得船舶可以有效应对动态演变环境下的船舶交互问题，避免因为忽视动态环境中的多船交互问题产生结果误差，同时本发明在面对复杂、高密度航道等场景时，相比其它方案也拥有更高的鲁棒性、准确性和有效性。
📄 2025117565229
📂 G06F18_20
👤 广东海洋大学
📅 2025-11-27
本发明公开了一种可视化财务数据动态分析方法及系统，涉及数据分析技术领域，该方法通过在对单次访问行为完成暴露指数R1识别与初步风险分区判断后，进一步计算响应策略强度R2，并依据响应策略强度R2将访问行为划分至路径加固策略规则集中。各策略规则集分别对应不同的访问加固控制内容，例如端到端加密模式切换、绑定认证机制启动、访问权限自动降级以及访问数据的延迟解耦等。该机制使得能够依据访问者当前行为、路径与环境因素动态选择加固响应方案，从而提升对高风险访问路径的防护精度与灵敏度，同时避免对低风险访问实施过度加固造成资源浪费，实现了策略与风险之间的自适应匹配与按需配置。
📄 2025114330378
📂 G06F18_20
👤 江苏商贸职业学院
📅 2025-10-09
本发明公开了一种输电线路异常检测方法及系统，内容包括数据采集、多尺度时序特征工程、训练集构建、训练异常检测模型和告警决策。本发明涉及输电安全管理技术领域，具体是指一种输电线路异常检测方法及系统，本方案采用拓扑加权的互相关时间对齐与多尺度窗特征提取，并以历史分位数归一化，提高跨节点一致性与瞬态保留，增强短时故障敏感性并降低误报；融合事件、继电保护与人工确认生成软标签，利用条件变分自编码器合成稀有故障样本并按置信度加权训练，提升少样本识别与鲁棒性；构建联合判别、重构与预测框架，综合多维误差进行异常评分与分级告警，提升了检测灵敏度、早期预警与故障定位能力。
📄 2026100374394
📂 G06F18_20
👤 江苏建筑职业技术学院
📅 2026-01-13
本发明公开了一种流形‑欧几里得交叉空间下的MEI‑TID框架，用于对EEG信号的拓扑‑隐式EEG表征进行精准解码，包括以下步骤：S1、通过构建流形空间上的自适应簇中心策略来聚合子拓扑特征；S2、在流形‑欧几里得交叉空间中解码EEG信号的拓扑‑隐式表征；S3、建立自适应校准机制，并进行解码。本发明提出的MEI‑TID框架，在流形‑欧几里得交叉空间下来实现对EEG的这种拓扑‑隐式表征的高精度解码。该框架通过流形空间上的动态簇中心策略，流形‑欧几里得交叉空间结构以及自适应校准机制，来捕获EEG信号的不可知的隐式拓扑关系和表征。
📄 2024113497834
📂 G06F18_20
👤 成都信息工程大学
📅 2024-09-26
本发明公开了一种电网中虚假数据识别方法及系统，其中方法包括：获取待识别样本；预处理获取的待识别样本，获得待识别样本序列；将待识别样本序列输入训练好的自动编码器模型获得重构数据Ⅰ，并计算重构数据Ⅰ与待识别样本序列的重构误差Ⅰ；判断重构误差Ⅰ与预设的动态阈值序列的大小，若重构误差Ⅰ大于等于动态阈值序列中对应的阈值，则输出虚假数据告警信号；所述预设的动态阈值序列包括全天各采样时刻对应的阈值。本发明能够实时识别检测电力系统中的虚假数据。
📄 2022104106438
📂 G06F18_20
👤 南京邮电大学
📅 2022-04-19
本发明公开了一种下肢关节角度预测方法及系统，包括以下步骤，采集多名健康测试者连续完成多种典型运动过程中的第一原始关节角度时间序列，采集多名健康测试者完成任意种典型运动过程中的第二原始关节角度时间序列；对第一原始关节角度时间序列进行标准化处理，得到标准样本，其中部分标准样本构成训练集，剩余标准样本作为第一样本；对第二原始关节角度时间序列进行标准化处理，得到第二样本；将第一样本和第二样本均为测试样本，所有的测试样本构成测试集。本发明能够有效提升预测模型的预测精度和实时计算效率，且在保证预测精度的前提下提升了预测模型的跨场景适应性，方便实际使用。
📄 2026103632383
📂 G06F18_20
👤 南京信息工程大学, 南京理工大学
📅 2026-03-24
本发明公开一种风速预测方法，包括以下步骤：将风速时间序列自适应分解为多个模态分量，通过自适应优化算法动态确定分解过程中的模态长度和模态数量；针对每个模态分量，分别计算其局部非线性特征，通过包含可学习基函数的非线性映射结构提取非线性成分；针对每个模态分量，分别计算其长期时序依赖特征，通过改进的门控循环单元结构捕获时序依赖关系；将同一模态分量的局部非线性特征与长期时序依赖特征进行融合；基于融合特征进行风速预测输出；本发明实现了预测精度的提升，为非平稳时间序列的预测提供系统性方法论与工程指导。
📄 2026102702285
📂 G06F18_20
👤 南京信息工程大学, 南京晓扬电子科技有限公司
📅 2026-03-06
本发明公开了一种基于深度学习的电磁场智能计算方法，具体为：将时空输入向量输入至MFF‑PINN神经网络，所述MFF‑PINN神经网络包括个并行的子网络和线性叠加模块，第个子网络包括尺度变换模块，傅里叶特征变换模块以及MLP处理模块，首先对时空输入向量进行尺度变换，然后对尺度变换后的向量进行傅里叶特征变换，所述傅里叶特征变换模块基于有效频率矩阵对尺度变换后的向量进行傅里叶变换；所有子网络共享该傅里叶特征变换，将傅里叶特征变换得到的输出输入至第个子网络中的MLP处理模块；将个子网络的输出进行线性叠加。本发明显著增强了网络对电磁场高频分量及多尺度特征的表达能力。
📄 2026102100420
📂 G06F18_20
👤 南京信息工程大学
📅 2026-02-13
本发明公开了基于可信UKF‑BiLSTM的无人机位置预测方法及系统，涉及无人机位置预测技术领域，本发明提出的无人机位置预测方法在进行预测时利用BiLSTM获取非线性传递函数，可以更好地对无人机位置变化的非线性传递过程进行描述，结合UKF对无人机位置进行跟踪和预测，并根据可信度设置相关的损失函数，使BiLSTM的优化方向始终保持与可信度增加方向一致，同时可以较为实时可观地反映模型的匹配性。与传统的无人机预测算法相比，具有更好的精度和可解释性。
📄 2024113611882
📂 G06F18_20
👤 南京信息工程大学
📅 2024-09-27
本发明公开了气象站降雨量预测技术领域的一种分层超图神经网络降雨量预测方法和系统。方法包括：对获取到的各气象站的气象指标数据和气象文本数据进行特征提取，得到各气象站的气象特征；对所述各气象站的气象特征进行关系交互，得到各气象站的关系特征；将所述各气象站的气象特征和关系特征拼接后输入到前馈神经网络进行降雨量预测，得到各气象站的预测降雨量。本发明通过引入具有时间衰减和抑制效应捕捉能力的注意力机制和动态自适应的超图消息传递机制，使得对降雨过程时序动态的建模更加准确，能够适应动态天气环境，实现对气象站降雨量的精准预测。
📄 2026102113717
📂 G06F18_20
👤 南京信息工程大学
📅 2026-02-13
柿子坊 · 知识产权运营
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