[发明专利]一种基于插件式模型的可重用、可扩展机器学习方法在审
| 申请号： | 202110422430.2 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113111587A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 王玉亭;陈亮;刘英杰;于文月;张俊青 | 申请（专利权）人： | 北京理工雷科电子信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06F111/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 田亚琪 |
| 地址： | 100081 北京市海淀区中关*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于插件式模型的可重用、可扩展机器学习方法，以轻量级特征学习模型作为基本单元，构造可复用、插件化模型实现目标部件定位与属性分析，为描述部件特征与部件组成方式提供生成式语义描述框架所必需的语义内容，形成样本数据的时、空间概率分布，并作为目标模式匹配的重要依据，完成目标的智能分析、学习与精准、快速辨识任务，本发明方法可在有限的样本与计算资源条件下，精简模型自身复杂度，大幅提升数据样本的利用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 插件 模型 重用 扩展 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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