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[发明专利]一种基于Yolo V5的多阈值半监督道路异常病害智能检测方法-CN202111532418.3在审
发明人：周敏;夏颖;陈宇飞;张松;张韵晨 -专利权人：南京中设航空科技发展有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Yolo V5的多阈值半监督道路异常病害智能检测方法，包括收集路面异常病害图像，组成教师样本集，并对教师样本集进行预处理，得到初始训练数据集；训练Yolo V5目标检测网络，得到初始教师模型；进一步收集真实场景路面图像数据，基于多阈值方式，形成学生样本集；将教师样本集进行强数据增强、学生样本集进行弱数据增强，在初始教师模型的基础上进行模型的训练，得到进化教师模型；持续收集真实场景路面图像数据
一种基于 yolo v5 阈值监督道路异常病害智能检测方法

[发明专利]一种武装人员行为识别方法和系统-CN202210642398.3在审
发明人：赵小川;董忆雪;樊迪;王子彻;徐凯;邵佳星;何云峰 -专利权人：中国兵器工业计算机应用技术研究所
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种武装人员行为识别方法和系统，方法包括以下步骤：获取武装人员行为视频流数据，基于所述视频流数据构建武装人员行为识别初始训练样本集；所述初始样本集包括骨骼关节点数据和行为标签；对所述初始样本集中的行为标签进行标签平滑，得到最终训练样本集；基于时空图卷积网络构建武装人员行为识别模型；基于所述武装人员行为识别训练样本集对所述武装人员行为识别模型进行训练，得到训练好的武装人员行为识别模型；提取待识别视频流中每帧图像的骨骼关节点数据
一种武装人员行为识别方法系统

[发明专利]意图识别模型的训练方法、意图识别方法及装置-CN202210985878.X在审
发明人：张晗;杜新凯;吕超;谷姗姗 -专利权人：阳光保险集团股份有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法及装置，方法包括：获取训练样本集；训练样本集中的样本包括：标注有意图标签的问句；采用训练样本集中的样本对预训练模型进行训练；获取样本对应的初始输出向量；根据初始输出向量确定预训练模型的初始反向传播梯度；基于初始反向传播梯度，对初始输出向量增加预设次数的扰动，得到目标反向传播梯度；根据目标反向传播梯度更新预训练模型的模型参数，得到意图识别模型。本申请利用预训练模型中反向传播的梯度，对模型样本对应的输出向量，即词嵌入层向量进行对抗扰动，这种对抗训练方法可以提高模型鲁棒性。
意图识别模型训练方法装置

[发明专利]一种基于移一交叉验证法的模型筛选方法-CN202111365990.5在审
发明人：吕利叶;鲁玉军;张伟 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明根据样本集构建初始代理模型，逐个选择样本点作为验证集，剩下样本点作为初始训练集，并将验证集中的样本点沿随机正态分布移动得到虚拟验证点，将虚拟验证点的输入代入初始代理模型得到初始代理模型的虚拟响应，从而得到初始代理模型所预测的虚拟样本点；用虚拟样本点替换样本集中的样本点，得到更新后的虚拟训练集；构建虚拟代理模型，计算虚拟代理模型的移一交叉验证局部误差：遍历样本集中的各样本点后，对各移一交叉验证局部误差求均值
一种基于交叉验证模型筛选方法

[发明专利]模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011424463.2在审
发明人：李鸿鑫;张华赢;汪清;艾精文;胡子珩;梁宏;曹军威 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及微网能量调度领域，通过从预设状态样本集合中获取初始状态样本集合输入至Actor网络中得到动作集合，并基于初始状态样本集合和动作集合确定下一步状态样本集合并进行压缩感知还原处理得到目标状态样本集合，并计算该目标状态样本集合的回报，最后将预设状态样本集合、目标状态样本集合以及回报输入至Critic网络中，并根据Critic网络的输出调整Actor网络的网络参数以及Critic网络的网络参数。
模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种油封压装质量检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210967486.0在审
发明人：栾睿琦 -专利权人：树根互联股份有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01M3/26 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种油封压装质量检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述油封压装质量检测方法包括：获取待检测油封在压装过程中的位移‑压力曲线；使用具有预设长度的时窗对所述位移‑压力曲线进行预处理，以获取初始压力点集合；基于目标规则模型对初始压力点集合进行第一质量检测，以得到第一合格样本集合和第一不合格样本集合；基于目标集成树分类模型对第一不合格样本集合进行第二质量检测，以得到第二合格样本集合和第二不合格样本集合；根据第一合格样本集合、第二合格样本集合和第二不合格样本集合确定所述待检测油封的质量检测结果。
一种油封压装质量检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210612936.4在审
发明人：曾元;暴天鹏;吴立威 -专利权人：商汤人工智能研究中心（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及存储介质，其中，所述模型训练方法包括：获取未标注的第一样本集和已标注的第二样本集；对第一样本集中的第一样本分别进行强增强和弱增强，得到未标注的第三样本集；对第二样本集中的第二样本进行弱增强，得到已标注的第四样本集；基于第三样本集和第四样本集，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型。
模型训练方法图像分类装置设备存储介质

[发明专利]基于双向表征模型的句向量生成方法、装置及计算机设备-CN202111012993.0在审
发明人：陈浩;谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于双向表征模型的句向量生成方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：生成初始文本集中各初始文本的回译文本集；根据相似度在回译文本集中确定初始文本的相似文本；通过初始双向表征模型得到初始文本的初始句向量，以及相似文本的相似句向量；对于初始文本，将其相似句向量作为正样本，将初始文本集中其他的初始句向量以及相似句向量作为负样本，以对初始双向表征模型进行对比学习，得到双向表征模型；将待处理文本输入双向表征模型此外，本申请还涉及区块链技术，初始文本集可存储于区块链中。本申请能够高效地生成准确可用的句向量。
基于双向表征模型向量生成方法装置计算机设备

[发明专利]小样本数据集模型训练方法、装置、设备、介质及产品-CN202210699010.3在审
发明人：涂晓招 -专利权人：中银金融科技有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种小样本数据集模型训练方法、装置、设备、介质及产品，包括确定与目标域样本集对应的源域样本集，并基于源域样本集对初始化Faster‑RCNN模型进行预训练得到预训练好的Faster‑RCNN模型；保存预训练好的Faster‑RCNN模型中的特征提取网络及区域生成网络的权重参数，并对预训练好的Faster‑RCNN模型中的检测网络的权重参数进行随机初始化；基于目标域样本集对随机初始化后的检测网络进行训练得到训练好的目标Faster‑RCNN模型，由此通过源域丰富的监督信息弥补目标域样本不足的缺陷，从而提升使用小样本目标域训练好的模型精确度。
样本数据模型训练方法装置设备介质产品

[发明专利]对话主题识别模型的训练方法及装置-CN202310002655.1在审
发明人：阎覃;孙子钧;张天宇;赵薇;柳景明 -专利权人：北京猿力教育科技有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书提供对话主题识别模型的训练方法及装置，其中对话主题识别模型的训练方法包括：从训练样本集中获取训练数据，其中，训练样本集包括多条训练数据，每条训练数据携带主题类别标签；将训练数据输入初始识别模型，获取训练数据为各个设定主题类别的预测概率；根据主题类别标签、预测概率以及各个设定主题类别的样本权重，确定初始识别模型的损失值，其中，各个设定主题类别的样本权重基于训练样本集中各个设定主题类别的样本数目计算确定；基于损失值反向调整初始识别模型的模型参数，并返回执行从训练样本集中获取训练数据的操作步骤，直至达到训练停止条件，获得训练完成的对话主题识别模型。
对话主题识别模型训练方法装置

[发明专利]模型训练方法、装置及系统以及样本集优化方法、装置-CN201511032578.6有效
发明人：杜玮;张柯;王晓光;谢树坤;程孟力 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-12-31 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开一种基于优化样本集的模型训练方法及装置，用于优化样本的特征值，改善训练后的模型的性能。该方法包括：获取样本集；针对每个样本的同一特征对应的特征值，利用分位点，确定对于所述特征的初始特征区间集；根据所述初始特征区间集中相邻特征区间与样本属性的相关程度的差异，确定是否对相邻特征区间进行合并，并得到最终特征区间集；根据所述最终特征区间集，以及所述每个样本在所述最终特征区间集中各个特征区间的所属情况，生成优化样本集；根据所述优化样本集进行模型训练。本申请还公开一种样本集的优化方法及装置，以及一种个人信用模型训练系统。
模型训练方法装置系统以及样本优化

[发明专利]基于网络结构特征归纳的半监督调制类型识别方法、装置及介质-CN202110709690.8有效
发明人：齐佩汉;都毅;王丹洋;孟永超;周小雨;丁渊磊;张抗抗;安智慧;刘向丽;关磊;位萱;张亚欣 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于网络结构特征归纳的半监督调制类型识别方法、装置及介质；该方法包括：将无标记样本集与小样本的有标记样本集输入至特征提取网络，获得所有样本各自对应的特征向量；基于高斯函数定义通过所述无标记样本集与所述有标记样本集中各样本对应的特征向量获取连接矩阵；根据所述连接矩阵以及由所述连接矩阵的各行元素之和所组成的对角矩阵获取传播矩阵；构造并初始化迭代矩阵；利用所述传播矩阵以及初始化的迭代矩阵对所述迭代矩阵进行迭代至收敛；根据收敛的迭代矩阵中的行向量对所述无标记样本集中样本的调制类型标记进行预测
基于网络结构特征归纳监督调制类型识别方法装置介质

[发明专利]生成语音模型和语音识别的方法、装置、设备以及介质-CN202010165847.0有效
发明人：蔡猛;梁镇麟 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括语音样本和语音样本对应的识别结果样本；根据训练样本集，对初始模型进行联合学习训练，得到语音模型，其中，初始模型包括多层输出层。
生成语音模型识别方法装置设备以及介质

[发明专利]一种商品信息召回方法、装置、设备和计算机存储介质-CN202210519134.9在审
发明人：秋义明;王松林 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请实施例提出了一种商品信息召回方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取第一训练样本集和第二训练样本集；第一训练样本集中每个训练样本包括商品信息和伪造搜索关键词query；伪造query是对商品信息包括的商品标题进行伪造得到的；第二训练样本集中每个训练样本是从用户点击日志数据中获取的，每个训练样本包括真实query及对应的被点击商品信息；根据第一训练样本集对预先构建的双塔模型进行预训练，得到初始双塔模型；根据第二训练样本集对初始双塔模型进行微调训练，得到训练完成的双塔模型；获取用户针对当前query的检索请求；根据训练完成的双塔模型，得到当前query的召回结果。
一种商品信息召回方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]不平衡数据的半监督分类方法-CN201010530912.1无效
发明人：王爽;焦李成;冯吭雨;钟桦;侯彪;缑水平;马文萍;张青 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2010-11-04 - 公布日： 2011-02-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类和半监督学习的不平衡数据分类方法，主要用于解决现有技术在有标记样本较少且不平衡度较高的数据上，对少数类的分类精度低的问题。其实现步骤为：(1)初始有标记样本集和未标记样本集；(2)初始聚类中心；(3)实施模糊聚类；(4)依据聚类结果更新有标记样本集和未标记样本集；(5)实施基于SVM分类器的自训练；(6)依据自训练结果更新有标记样本集和未标记样本集在有标记样本较少的不平衡数据上，本发明提高了少数类的分类精度，可用于训练样本极少的不平衡数据的分类与识别。
不平衡数据监督分类方法

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