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[发明专利]预测加工操作的状态的方法-CN202110371611.7在审
发明人： M·波斯特尔 -专利权人：乔治费歇尔加工方案公司;茵斯柏尔股份公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于预测加工操作的状态、特别是颤振发生的状态的方法，该方法包括以下步骤：在预训练阶段和最终训练阶段训练具有输入层、至少一个隐藏层、输出层和多个权重的神经网络，其中，在预训练阶段，预训练数据集被提供给神经网络以获得预训练神经网络，并且在最终训练阶段，最终训练数据集被馈送到预训练神经网络以获得最终训练神经网络，其中，预训练数据集包括模拟数据，并且最终训练数据集包括实验数据；以及通过利用最终训练神经网络实行预测来得出预测数据。
预测加工操作状态方法

[发明专利]算法模型训练、匹配方法、装置、电子设备及介质-CN202311161425.6在审
发明人：王聃;许春萍;刘清君;杨帅 -专利权人：亦康（北京）医药科技有限公司
申请日： 2023-09-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种算法模型训练、匹配方法、装置、电子设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：创建预训练数据集及迁移训练数据集，所述预训练数据集包括若干临床样本，所述迁移训练数据集包括若干临床前样本；使用预训练数据集和损失函数对所述匹配算法模型进行预训练，得到已预训练的匹配算法模型，使用所述迁移训练数据集和所述损失函数对所述已预训练的匹配算法模型进行迁移训练，得到已迁移训练的匹配算法模型，所述已迁移训练的匹配算法模型用于待匹配的临床样本与待匹配的临床前样本之间的匹配推荐
算法模型训练匹配方法装置电子设备介质

[发明专利]基于区块链的联邦建模方法及装置-CN202110599095.3在审
发明人：狄潇然;张岩;王鹏程;张亚泽;李瑞男 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：该方法包括通过发布联邦模型训练任务及训练联邦模型的数据规范；接收第二参与节点发送的联邦模型训练数据；对第二参与节点发送的联邦模型训练数据进行检验；在第二参与节点发送的联邦模型训练数据检验通过时，根据联邦模型训练数据构建及训练联邦模型本发明通过发布联邦模型训练任务及训练联邦模型的数据规范，接收其它参与节点发送的联邦模型训练数据，在其它参与节点发送的联邦模型训练数据校验通过时，利用其它参与节点发送的联邦模型训练数据构建及训练联邦模型，因此能够打破跨场景数据孤岛以进行联合建模，提高跨场景数据利用率。
基于区块联邦建模方法装置

[发明专利]建立排序模型的方法、查询自动补全的方法及对应装置-CN202011551563.1在审
发明人：范淼;黄际洲;孙一博;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取训练数据，所述训练数据包括第一训练数据和第二训练数据；其中所述第一训练数据包括发生在时空集的历史查询数据，第二训练数据包括发生在预设时空单元的历史查询数据；利用所述训练数据训练排序模型，得到所述时空单元对应的排序模型；其中，在所述训练过程中，所述第一训练数据用以对所述排序模型进行全局训练，所述第二训练数据用以对所述排序模型进行局部训练；其中所述时空单元对应的排序模型用于对用户在所述时空单元输入的查询前缀进行查询补全建议的预测
建立排序模型方法查询自动对应装置

[发明专利]一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和装置-CN202210468335.0在审
发明人：慕鑫;曾功贤;黄正安;马世龙 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体是涉及一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和装置。本发明采用数据持有终端提供的训练数据对机器学习模型进行训练，计算训练之后的机器学习模型的模型性能，模型性能用于表征训练之后的机器学习模型的好坏，之后根据模型性能计算出激励值，激励值能够反映出数据持有终端提供的训练数据对训练机器学习模型所做出的贡献大小，即激励值反映出数据持有终端提供的训练数据的质量是怎样的或者说是训练数据的价值是大还是小。等到下次有新的模型训练需求时，就可以优选考虑激励值大的数据持有终端中的训练数据了，从而能够得到高质量的训练数据，进而能够更好的训练机器学习模型。
一种支持机器学习模型训练数据贡献激励方法装置

[发明专利]一种预测模型的训练方法、装置及相关设备-CN202211323854.4在审
发明人：孔令波;张宇鹏;丁庆峰;张守庆;刘丽艳;王炜;廖可;魏培华;赵衍波;朱传哲 -专利权人：山东创宇环保科技有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本申请提供一种预测模型的训练方法、装置及相关设备，其中，所述方法包括：获取第一训练数据集；基于扰动数据对所述第一训练数据集中的训练数据进行更新，得到第二训练数据集，其中，所述扰动数据用于表征脱硝机组在运行过程中遭遇的干扰因素；根据所述第二训练数据集对初始模型进行训练，获得目标模型，其中，所述目标模型用于预测所述脱硝机组的氨逃逸浓度和所述脱硝机组的脱硝效率中的至少一者。基于扰动数据对第一训练数据集中的训练数据进行更新，以在模型训练过程中引入对抗攻击环节，使得用于训练模型的训练数据集所模拟环境趋近于脱硝机组的实际运行环境，使训练得到的目标模型具备较强的鲁棒性。
一种预测模型训练方法装置相关设备

[发明专利]一种空战对抗训练辅助推演系统-CN202310019241.X在审
发明人：曹健;陈文戈;毕学勇;柯佳利;郑鸾凤 -专利权人：中航航空电子有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G09B9/08 文献下载
摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种空战对抗训练辅助推演系统，所述空战对抗训练辅助推演系统包括：数据融合模块、对抗训练推演模块、实时裁决模块、数据管理模块和三维演示模块；所述数据融合模块，用于获取空战对抗训练的训练数据，并对获取的训练数据进行融合处理和存储；所述对抗训练推演模块，调用所述数据融合模块存储的训练数据，根据训练期望对所述训练数据中的飞行相关数据和/或火控相关数据进行调整，并生成推演数据以配置火控事件进行对抗态势的推演或复盘；本发明解决了现有空战对抗训练系统无法直接进行火控事件的调整与仿真验证，只能等待下次训练验证，造成飞行员的训练时间和装备使用成本增加的问题。
一种空战对抗训练辅助推演系统

[发明专利]一种云计算故障数据检测方法及系统-CN201710729189.1有效
发明人：姜瑛;刘诚诚;李凌宇;刘英莉;丁家满;汪海涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种云计算故障数据检测方法及系统，属于云故障检测领域。本发明包括：云计算故障训练数据处理步骤，对云计算故障训练数据集中的数据进行处理，得到每条故障训练数据的隶属度、每个故障类别的故障特征权重；待检测云计算数据所属故障类别判断步骤，根据故障训练数据的处理结果并结合云计算故障训练数据集扩充规则判断待检测云计算数据所属类别；云计算故障训练数据集扩充步骤，将满足云计算故障训练数据集扩充规则的待检测云计算数据及其类别信息加入故障训练数据扩充集。本发明有助于完善故障训练数据模型，识别新的故障。
一种计算故障数据检测方法系统

[发明专利]模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN202010340132.4在审
发明人：丁瑞雪;龙定坤;黄非;马春平;徐光伟;王潇斌;司罗;谢朋峻 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种模型训练方法、识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质。所述模型训练方法应用于命名实体识别模型，包括：将源领域的训练数据、随机领域的无标注数据输入训练模型，得到第一训练结果，所述训练模型包括共用编码器、源领域解码器、目标领域解码器和随机领域解码器；进行数据筛选，得到筛选后的源领域的训练数据、筛选后的随机领域的无标注数据；将上述筛选后的数据、目标领域的训练数据输入所述训练模型，得到第二训练结果。由于领域迁移训练样本包括随机领域无标签训练数据，在领域迁移训练中，应用了除源领域训练样本和目标领域训练样本之外的更广泛的训练样本，因此提高了领域迁移训练的有效性。
模型训练方法识别装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]用于分类的系统和方法-CN202010222558.X在审
发明人：李章焕 -专利权人：三星显示有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：在一些实施例中，该方法包括：从被标记的输入数据集形成第一训练数据集和第二训练数据集；利用第一训练数据集训练第一分类器；利用第二训练数据集训练变分自编码器，变分自编码器包括编码器和解码器；通过将伪随机向量馈入解码器来生成第三数据集；使用第一分类器标记第三数据集以形成第三训练数据集；基于第三数据集形成第四训练数据集；以及利用第四训练数据集训练第二分类器。
用于分类系统方法

[发明专利]虚拟军事训练方法及装置-CN201610981497.9在审
发明人：滕书华;张鹏 -专利权人：湖南拓视觉信息技术有限公司
申请日： 2016-11-08 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种虚拟军事训练方法及装置。所述方法包括获取参加军事训练人员的人体三维数据、训练场地的三维数据和训练器材的三维数据，并且，获取所述参加军事训练人员的RGB图像数据和深度图像数据；根据所述人体三维数据、训练场地的三维数据以及训练器材的三维数据，分别建立相应的人体模型、训练场地模型和训练器材模型；根据获取到的RGB图像数据和深度图像数据进行姿态分析，获得人体的运动学数据；基于所述人体模型、训练场地模型和训练器材模型，根据所述运动学数据进行虚拟现实运动模拟；将虚拟现实运动模拟过程中的训练动作与预设的运动标准模板数据库中的标准模板动作进行比对，获得训练分析结果。
虚拟军事训练方法装置

[发明专利]用于确定训练数据的方法和装置-CN202210506670.5在审
发明人：宋继贤;彭正阳;顾松庠 -专利权人：网银在线（北京）科技有限公司
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了用于确定训练数据的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取训练数据集；针对每一个训练方，基于数据的标识，将数据循环的分配至该训练方中的每一个计算节点；基于预设数据量以及该训练方包含的计算节点的总数量，确定该训练方中的每一个计算节点在每轮训练中获取数据的数据量；针对每一个训练方中的每一个计算节点，基于预设数据量、该训练方包含的计算节点的总数量以及该计算节点在上一轮训练时采用的数据索引标识，确定该计算节点在当前轮次的训练中所采用的数据索引标识；基于所确定的数据量、以及所采用的数据索引标识，确定该节点在当前轮次的训练中所使用的训练数据。
用于确定训练数据方法装置

[发明专利]一种环境车辆行为预测模型训练方法及系统-CN202210454730.3在审
发明人：徐光宇 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种环境车辆行为预测模型训练方法及系统，包括如下步骤：S1：通过各个车载传感器获取车辆数据信息，车载终端对车辆数据信息进行处理得到车辆的行车数据；S2：车载终端将行车数据上传至云端；S3：云端接受各个车载终端上传的行车数据，并将行车数据录入数据库持久化；S4：训练服务器从云端的数据库中提取行车数据，并对行车数据进行处理得到训练数据；S5：根据需要训练的模型结构，对训练数据进行标注；S6：将S5标注后的训练数据加入训练集，并对待训练的预测模型进行训练，使预测模型训练达到预期效果；S7：将S6训练后的预测模型发送至试验车辆。本发明能够构建自动化的模型训练流程，提高预测模型的训练自动化程度，减少人工介入。
一种环境车辆行为预测模型训练方法系统

[发明专利]一种训练课程的调整方法和装置-CN201710959946.4在审
发明人：罗金平;秦梦霖;曹沈愷;汤学武 -专利权人：北京卡路里信息技术有限公司
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2018-03-13 - 主分类号： G09B5/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练课程的调整方法和装置。该方法包括采集训练数据，其中，训练数据包括以下至少之一用户跟随训练课程训练过程中的产生的数据、用户对训练课程难度的反馈，训练课程包括一个或多个训练单元；根据训练数据获取难度反馈数据，其中，难度反馈数据用于指示训练课程对于用户的难易程度；根据难度反馈数据调整训练课程中的部分或全部训练单元，解决了相关技术中运动软件用户无法合理选择训练课程的问题，进而达到了使训练课程更适用于用户，提升用户体验度的效果。
一种训练课程调整方法装置

[发明专利]一种数据标注方法、装置及电子设备-CN201910284992.8在审
发明人：周健;孙海鸣;谢迪;浦世亮 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据标注方法、装置及电子设备。其中，方法包括：基于新增训练数据和历史训练数据，对预先经过训练的训练网络进行增量式训练；将待标注数据，和经过训练后的所述训练网络的模型参数输入至测试网络，得到所述测试网路的输出结果，作为预测值，所述测试网络的网络结构与所述训练网络的网络结构相同；基于针对所述预测值的调整指令，对所述预测值进行调整，得到调整后的预测值，作为真值；将标注有所述真值的所述待标注数据作为新的新增训练数据，并返回执行所述基于新增训练数据和历史训练数据，对训练网络进行增量式训练，得到经过训练后的所述训练网络的模型参数的步骤。可以降低数据标注的人工成本。
一种数据标注方法装置电子设备