[发明专利]用于对时空序列数据进行分类/预测的设备和方法有效
| 申请号： | 201510690684.7 | 申请日： | 2015-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN106610980B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 刘博;杨文涛;祁仲昂;胡卫松;刘晓炜;邓敏 | 申请（专利权）人： | 日本电气株式会社 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 闫晔 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的设备，包括：接收单元，被配置为接收时空序列数据；建模单元，被配置为基于时空序列数据产生与地理上的异构性有关的权重参数，并基于所产生的权重参数构建用于分类/预测的模型；以及分类/预测单元，被配置为采用所构建的用于分类/预测的模型对时空序列数据进行分类/预测。还提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的方法。本发明提出的地理加权极限学习机考虑到地理空间的异构性，能够提高对时空序列数据进行分类或预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 时空 序列 数据 进行 分类 预测 设备 方法 | ||
【主权项】：
一种用于对时空序列数据进行分类/预测的设备，包括：接收单元，被配置为接收时空序列数据；建模单元，被配置为基于时空序列数据产生与地理上的异构性有关的权重参数，并基于所产生的权重参数构建用于分类/预测的模型；以及分类/预测单元，被配置为采用所构建的用于分类/预测的模型对时空序列数据进行分类/预测。
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