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    • 4. 发明申请
    • METHOD AND APPARATUS FOR EXPLORING AN EXPERIMENTAL SPACE
    • 探索实验空间的方法与装置
    • WO02056194A3
    • 2003-11-06
    • PCT/US0148846
    • 2001-12-14
    • GEN ELECTRIC
    • CHEN YU-TOMATTHEYSES ROBERT MARCELCAWSE JAMES NORMANSTANARD CHRISTOPHER LEONHANSEN CARL HAROLD
    • G06F15/18G06N3/12B01J19/00
    • G06N3/126G06N99/005
    • A hybrid learning system is provided for searching an experimental space. A data mart is configured to acquire, store and manipulate at least historical experimental data, descriptor data, and concurrent experimental data. A search engine is designed to use unsupervised learning techniques to select a set of evaluation points representing a corresponding set of experiments to be run, based on data from the data mart. A point evaluation mechanism provided with supervised learning modules which perform predictive processing based on the evaluation points selected by the search engine, and a scoring module performs a rating operation on outputs of the learning modules to rate the outputs of the learning modules from best to worst. The data mart search engine and point evaluation mechanism allow for a repetitive processing to refine an output of potential solutions the requirement of continually running actual physical experiments.
    • 提供了用于搜索实验空间的混合学习系统。 数据集市被配置为获取,存储和操纵至少历史实验数据,描述符数据和并发实验数据。 搜索引擎被设计为使用无监督学习技术来基于来自数据集市的数据来选择一组表示要运行的相应实验的评估点。 一种点评估机制,其具有基于由搜索引擎选择的评估点执行预测处理的监督学习模块,评分模块对学习模块的输出执行评级操作,以将学习模块的输出从最佳到最差 。 数据市场搜索引擎和点评估机制允许重复处理来优化潜在解决方案的输出,持续运行实际物理实验的要求。
    • 5. 发明申请
    • METHOD FOR MODELING MARKET RESPONSE RATES
    • 建立市场反应率的方法
    • WO0120512A8
    • 2002-04-11
    • PCT/US0024414
    • 2000-09-06
    • GEN ELECTRIC
    • CHEN YU-TOBONISSONE PIERO PATRONETRENCH MARGARET STEWARTDONOGHUE JEREMIAH FRANCIS
    • G06Q30/00G06F17/60
    • G06Q30/02
    • L'invention se rapporte à un procédé de modélisation des taux de réponse du marché. Ledit procédé permet d'évaluer et de filtrer de longues listes de contacts dans le but d'atteindre deux objectifs. Ce procédé met en oeuvre une base de données d'expériences interne et une base de données démographiques externe, qui sont associées à des mécanismes de sélection de variables et à des techniques de modélisation non paramétriques. Ledit procédé comporte plusieurs étapes. Une première étape d'acquisition des données associe des variables descriptives à des clients potentiels. Une deuxième étape de sélection des variables permet d'identifier les variables descriptives de manière à identifier les clients potentiels qui sont les plus susceptibles de répondre au publipostage. Une troisième étape de sélection de modèle vise à analyser et à évaluer un ensemble d'algorithmes compétitifs, et permet de sélectionner l'algorithme qui peut prédire au mieux le taux de réponse. Une quatrième étape d'évaluation des paramètres permet d'obtenir la meilleure adéquation des données une fois qu'un algorithme a été choisi. Enfin, une étape de validation assure la résistance du processus de modélisation.