专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2020-02-14 公布专利
2020-02-11 公布专利
2020-02-07 公布专利
2020-02-04 公布专利
2020-01-31 公布专利
2020-01-24 公布专利
2020-01-21 公布专利
2020-01-17 公布专利
2020-01-14 公布专利
2020-01-10 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]随机森林模型训练的方法及模型训练控制系统-CN201710147698.3有效
  • 广东- 平安科技(深圳)有限公司
  • 2017-03-13 - 2018-09-11 - G06F17/30
  • 本发明涉及一种随机森林模型训练的方法及模型训练控制系统,所述随机森林模型训练的方法包括:模型训练控制系统分析模型训练的条件是否已满足;若模型训练的条件已满足,则确定是否需要对随机森林模型进行重构性训练;若需要对所述随机森林模型进行重构性训练,则利用样本数据对所述随机森林模型进行重构性训练;若不需要对所述随机森林模型进行重构性训练,则利用样本数据对所述随机森林模型进行修正性训练。本发明能够减少随机森林模型训练的次数,减轻系统负担并提高系统效能。
  • 随机森林模型训练方法控制系统
  • [发明专利]一种数据挖掘训练模型的生成方法-CN201610731714.9有效
  • 北京- 用友网络科技股份有限公司
  • 2016-08-26 - 2019-10-22 - G06F16/26
  • 本发明公开了一种数据挖掘训练模型的生成方法,由于主要包括:将数据挖掘训练过程中的数据阶段化;判断验证上阶段训练模型是否构建成功;构建当前阶段训练模型;验证当前训练模型,若当前训练模型构建成功,则构建下阶段的训练模型,否则继续构建当前阶段的训练模型;克服现有技术挖掘训练模型的过程模型无法保存,可复用性差的缺陷,同时克服现有技术挖掘训练模型的各个阶段无法阶段性验证和可视化展现。
  • 一种数据挖掘训练模型生成方法
  • [发明专利]工业模型训练方法、装置、设备及介质-CN201811654236.1在审
  • 北京- 北京航天数据股份有限公司
  • 2018-12-29 - 2019-05-14 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种工业模型训练方法、装置、设备及介质,包括获取工业模型训练数据,配置工业模型的初始参数;将训练数据输配置到所述工业模型中,对工业模型进行训练,得到训练结果;判断训练结果是否满足预设的条件,若不满足,则根据训练结果调整工业模型的参数,对调整参数之后的工业模型进行再训练,直到训练结果满足预设的条件。本发明提供的一种工业模型训练方法,使用训练数据对工业模型进行训练,在训练的过程中不断的调整工业模型的参数,不断提高工业模型的精确度,使得训练后的工业模型收敛,且适用于工业领域,该方法具有普遍性,能够应用于各个工业领域,且通过更新训练数据能及时的对工业模型进行更新。
  • 工业模型训练结果训练数据工业领域预设初始参数调整参数更新配置收敛应用
  • [发明专利]情绪识别模型建立方法、情绪识别方法及装置、智能设备-CN201610262080.7在审
  • 北京- 京东方科技集团股份有限公司
  • 2016-04-25 - 2016-08-24 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种情绪识别模型建立方法、情绪识别方法及装置、智能设备,其中,情绪识别模型建立方法包括,获取被测者处于不同情绪时的情绪特征信息;对情绪特征信息进行分类,得到模型训练数据;对模型训练数据进行学习训练,得到训练模型;对训练模型进行模型验证,并根据验证结果对训练模型的分类参数进行修正,得到情绪识别模型。本发明根据处于不同情绪时的情绪特征信息得到的模型训练数据进行模型训练,并通过对得到的训练模型进行模型验证,选择最优参数对模型进行修正,实现能够准确识别的情绪识别模型的建立。
  • 情绪识别模型建立方法装置智能设备

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