[发明专利]一种抽样时间粒度选取方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202011563707.5 申请日: 2020-12-25
公开(公告)号: CN112612996A 公开(公告)日: 2021-04-06
发明(设计)人: 任亮;傅雨梅;赵雅婕;罗刚 申请(专利权)人: 北京知因智慧科技有限公司
主分类号: G06F17/18 分类号: G06F17/18;G06Q10/06
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 刘凤
地址: 100000 北京市西城区*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 抽样 时间 粒度 选取 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种抽样时间粒度选取方法,其特征在于,包括:

确定与时间窗口及第一时间粒度对应的第一时间粒度数据;

确定与所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值;

基于与所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值,从所述第一时间粒度中确定最优第一时间粒度;

基于所述最优第一时间粒度,确定第二时间粒度;

参照所述最优第一时间粒度的选取过程,从所述第二时间粒度中确定最优时间粒度。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一时间粒度包括多个第一时间粒度,所述第一时间粒度数据包括按照所述多个第一时间粒度对所述时间窗口内的数据进行数据抽取而形成的多个第一时间粒度数据;

其中,所述确定与所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值,包括:

将每个所述第一时间粒度数据分别代入预定模型,确定与每个所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述参照所述最优第一时间粒度的选取过程,从所述第二时间粒度中确定最优时间粒度,包括:

确定与所述时间窗口及第二时间粒度对应的第二时间粒度数据;

确定与所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值;

基于与所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值,从所述第二时间粒度中确定最优时间粒度。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第二时间粒度包括多个第二时间粒度,所述第二时间粒度数据包括按照所述多个第二时间粒度对所述时间窗口内的待处理数据进行数据抽取而形成的多个第二时间粒度数据;

其中,所述确定与所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值,包括:

将每个所述第二时间粒度数据分别代入预定模型,确定与每个所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值。

5.如权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述基于与所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值,从所述第一时间粒度中确定最优第一时间粒度,包括:

将与所确定的第一模型评价指标值中的第一模型评价指标值最大值对应的第一时间粒度,确定为最优第一时间粒度;

和/或,所述基于与所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值,从所述第二时间粒度中确定最优时间粒度,包括:

将与所确定的第二模型评价指标值中的第二模型评价指标值最大值对应的第二时间粒度,确定为最优时间粒度。

6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多个第一时间粒度由用于指示待处理数据的数据变化特性的数据属性信息来确定。

7.一种抽样时间粒度选取装置,其特征在于,包括:

数据确定模块,用于确定与时间窗口及第一时间粒度对应的第一时间粒度数据;

指标确定模块,用于确定与所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值;

评估模块,用于基于与所述第一时间粒度数据对应的第一模型评价指标值,从所述第一时间粒度中确定最优第一时间粒度;

时间粒度确定模块,用于基于所述最优第一时间粒度,确定第二时间粒度;

最优粒度确定模块,用于参照所述最优第一时间粒度的选取过程,从所述第二时间粒度中确定最优时间粒度。

8.如权利要求7所述的抽样时间粒度选取装置,其特征在于,所述最优粒度确定模块包括:

粒度数据确定子模块,用于确定与所述时间窗口及第二时间粒度对应的第二时间粒度数据;

评价指标确定子模块,用于确定与所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值;

时间确定子模块,用于基于与所述第二时间粒度数据对应的第二模型评价指标值,从所述第二时间粒度中确定最优时间粒度。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京知因智慧科技有限公司,未经北京知因智慧科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011563707.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top