[发明专利]基于神经与符号的多模态大数据机器自动学习系统有效
| 申请号： | 202110723736.1 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113408703B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王军平;苑瑞文;林建鑫;唐永强 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N20/00;G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能、机器学习与认知计算领域，具体涉及一种基于神经与符号的多模态大数据机器自动学习系统，旨在解决现有的机器学习方法难以从动态演化数据中获取高保真机理模型的问题。本发明系统：特征工程自动构建模块包括数据获取单元、事理超图网络自动构建单元、网络结构自动更新单元；机理模型自动构建模块包括领域任务定义单元、模型博弈设计搜索单元，搜索网格加速优化单元；超参数寻优优化模块包括超参数初始空间构建单元、超参数自适应选择策略单元、自适应寻优推理单元和超参数自动迁移单元、模型数据处理模块。本发明通过大数据机器自动学习方法，迭代保真度评价，获得高保真机理模型，提高了复杂系统行为认知预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经 符号 多模态大 数据 机器 自动 学习 系统 | ||
【主权项】：
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