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[发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序-CN201010535671.X无效
发明人：佐部浩太郎 -专利权人：索尼公司
申请日： 2010-11-04 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种信息处理设备，包括模型学习单元，该模型学习单元通过使用第一时序数据来进行对状态转移预测模型的内状态的自组织的学习，状态转移预测模型是学习模型，其具有内状态、内状态的转移模型以及从内状态生成观测值的观测模型，其中模型学习单元通过固定转移模型并使用与第一时序数据不同的第二时序数据来学习使用第一时序数据学习之后的状态转移预测模型的观测模型，由此获得具有第一时序数据的每个样本值被观测到的第一观测模型和第二时序数据的每个样本值被观测到的第二观测模型的状态转移预测模型
信息处理设备方法程序

[发明专利]图像识别模型的训练方法及装置-CN202111078784.6在审
发明人：邱钊凡;姚霆;梅涛 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别模型的训练方法及装置。方法的一具体实施方式包括：获取用于指示初始图像识别模型在训练过程中改变训练状态的训练状态转移图，训练状态转移图中自初始状态节点至最终状态节点之间包括多个状态转移路径，不同的状态节点对应的超参数的数值不同；按照训练状态转移图的指示，自初始状态节点开始，训练采用所选取的状态节点对应的超参数的初始图像识别模型，以根据初始图像识别模型的识别准确度从多个状态转移路径中确定出目标状态转移路径；将根据目标状态转移路径训练后的初始图像识别模型确定为图像识别模型本申请提供了一种基于训练状态转移图确定最优状态转移路径的动态规划方法，提高了图像识别模型的识别准确度。
图像识别模型训练方法装置

[发明专利]一种实现智能实时决策系统实时确定最优决策动作的方法-CN202210180990.6在审
发明人：王杰;李厚强;刘骐源;潘涛星;周祺 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现智能实时决策系统实时确定最优决策动作的方法，包括以：步骤1，离散化决策过程：确定最小决策时刻间隔；步骤2，定义系统状态：根据系统状态建立蒙特卡洛树搜索模型；步骤3，训练状态转移模型：将智能实时决策系统的状态转移过程建模为状态转移模型，基于历史数据训练所述状态转移模型，测试模型精度并选择最优模型参数；步骤4，挂载状态转移模型：用状态转移模型，状态转移模型预测蒙特卡洛树搜索模型的下一时刻系统状态作为漂移后的根节点
一种实现智能实时决策系统确定最优动作方法

[发明专利]基于状态转移模型的卫星故障判断系统-CN202210397676.3在审
发明人：魏育成;徐成华;秦刚 -专利权人：中科九度（北京）空间信息技术有限责任公司
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及基于状态转移模型的卫星故障判断系统，包括：知识库，用于存储状态转移模型；所述状态转移模型包括状态表、判断表、状态转移表、事件表；事件采集器，用于根据状态转移模型中的事件表采集相关信息，从而确定卫星的首次状态，以及根据实时采集的相关信息确定触发事件列表；参数采集器，用于实时采集遥测参数；状态判断处理器，用于根据触发事件列表遍历状态转移模型中的事件表，判断是否进行状态转移，以确定当前状态；并根据遥测参数遍历状态转移模型中的判断表，判断当前状态下卫星是否存在故障。在判断卫星故障之前，本方案先确定卫星的当前状态，再根据当前状态下对应的判断方式，结合遥测参数，确定卫星在当前状态下是否发生故障，从而降低虚警率。
基于状态转移模型卫星故障判断系统

[发明专利]一种运用于儿童用户玩伴机器人的个性化情感模型及其应用方法-CN200910169792.4无效
发明人：王巍;王志良;解仑;郑思仪;谷学静 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2009-09-02 - 公布日： 2010-04-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种运用于儿童用户玩伴机器人的个性化情感模型，所述模型主要包括情绪状态刺激转移过程的随机过程模型、情绪状态自发转移过程的马尔可夫链模型、心境状态刺激转移的控制论模型、心境状态自发转移的动态平衡模型本发明现有的情绪模型基础上，提出了融合个性化交互技术心境模型及上述四模型的整合，并提出了模型的应用方法实现了软件化。
一种运用于儿童用户玩伴机器人个性化情感模型及其应用方法

[发明专利]信息推荐模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210108960.4在审
发明人：高程前;许可;赵沛霖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息推荐模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：从离线数据集中获取与针对信息流数据的动作记录所对应的状态转移对；状态转移对为与动作记录对应的状态变化信息；通过多个价值推理模型，分别对状态转移对进行价值预测，得到各价值推理模型各自输出的预测价值；通过动作推理模型对状态转移对进行动作预测，得到在与状态转移对相对应的预测动作；基于预测价值、预测动作以及状态转移对所对应动作，对各价值推理模型和动作推理模型进行模型调整，直至达到训练停止条件，基于停止训练所得到的动作推理模型确定信息推荐模型；将待推荐信息流数据输入信息推荐模型进行信息推荐。采用本方法能够提升模型的训练效率。
信息推荐模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于Markov状态空间重构的车速预测方法、系统、设备及介质-CN202310175323.3在审
发明人：王蓉;何艳则;钟田财;刘勇;刘季飞;谢鹏飞 -专利权人：奇瑞汽车股份有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Markov状态空间重构的车速预测方法、系统、设备及介质，方法包括建立Markov车速预测模型，模型包含状态转移机制、状态空间、状态转移概率矩阵、模型训练方法和模型预测方法；在线获取驾驶数据，对驾驶数据进行处理记录后，通过聚类分析得到在线重构的状态空间；在重构的状态空间基础上，通过车辆行驶过程中的驾驶数据对状态转移概率矩阵进行周期性更新；在车辆行驶过程中，使用重构的状态空间及周期性更新的状态转移概率矩阵进行车速预测通过在线获取驾驶数据，对模型的状态空间进行在线重构，并对模型的状态转移概率矩阵进行周期性更新，使模型动态适应驾驶场景，提高车速预测准确性。
基于 markov 状态空间车速预测方法系统设备介质

[发明专利]一种采用粒子滤波的视频跟踪方法-CN201910785704.7在审
发明人：史再峰;唐锐;曹清洁;罗韬;高静 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种采用粒子滤波的视频跟踪方法，结合背景提取目标表示特征；从视频图像中抽取N个位置点建立粒子群，建立第一层采样状态转移模型；从第一层采样状态转移模型中提取M个粒子选取权重最高的粒子，建立第二层采样状态转移模型；计算第一层采样状态转移模型和第二层采样状态转移模型中每个粒子进行归一化处理；输出目标的位置期望
采样状态第一层粒子粒子滤波归一化处理背景提取目标表示视频跟踪视频图像输出目标粒子群位置点权重抽取跟踪期望

[发明专利]一种软件控制危险分析方法-CN201711481426.3有效
发明人：钟德明;孙睿;丁玉新;王灏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种软件控制危险分析方法，包括：基于目标有限状态软件系统状态机模型转换而成的C语言程序状态机模型，生成中间语言状态机模型，所述中间语言状态机模型通过中间变量的初始值、转移条件、转移前取值和转移后取值表征；基于所述中间语言状态机模型，获取中间语言状态机转移和所述中间变量的取值集合；基于所述中间变量的变量类型、取值集合、初始值和所述中间语言状态机转移，获取SMV程序状态机模型；基于所述SMV程序状态机模型，在NuSMV模型检测工具中执行状态机模型检测程序，输出检测结果。本发明能够实现目标有限状态软件系统状态机模型的准确且有效检测，从而使得对软件安全性分析的过程和结果更为简洁、直观。
一种软件控制危险分析方法

[发明专利]基于状态转移模型的拟态防御架构安全量化方法及系统-CN202010390136.3有效
发明人：韩首魁;张高举;李昂 -专利权人：郑州昂视信息科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于状态转移模型的拟态防御架构安全量化方法及系统，方法包括：利用拟态防御表决特性构建状态转移模型，对状态转移模型中可能的威胁状态进行分析，得到状态分析结果；基于状态分析结果，计算出拟态防御架构的可用性以及安全性本发明能够基于状态转移模型，对拟态防御架构进行可用性分析和防御能力分析，实现了从全局层面对拟态防御架构的安全性进行分析。
基于状态转移模型拟态防御架构安全量化方法系统

[发明专利]系统解析装置、设计不当解析装置、故障模式解析装置、故障树解析装置、自主动作装置及自主动作控制系统-CN201480073114.7有效
发明人：西昌能 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2014-01-22 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明以内部状态因输入而变化、且对应于输入的输出根据所述内部状态的变化而变化的系统为对象，且包括：状态转移模型构建单元，其根据所述系统的状态转移规则来构建状态转移模型，所述状态转移模型包含所述系统可取的多个状态值和各状态值间的转移路径；初始状态值设定单元，其从所述多个状态值中设定满足规定的开始时条件的初始状态值；最终状态值设定单元，其从所述多个状态值中设定满足规定的结束时条件的最终状态值；以及状态转移路径有无判定单元，其判定在所述状态转移模型中是否存在从所述最终状态值到达至所述初始状态值的状态转移路径
系统解析装置设计不当故障模式自主动作控制系统

[发明专利]基于变分贝叶斯多模型粒子滤波的机动目标跟踪方法-CN202211190099.7在审
发明人：付春玲;田刘洋;任星 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分贝叶斯多模型粒子滤波的机动目标跟踪方法，针对多模型粒子滤波算法依赖转移概率矩阵以及随机判别粒子的模型状态问题，通过引入多项式分布和狄利克雷分布分别对模型状态和转移概率矩阵进行先验建模，在变分贝叶斯框架下，通过坐标上升法对目标状态、模型状态和转移概率矩阵进行联合优化，以提高目标跟踪精度。本发明相比于现有的多模型滤波算法，直接选取了模型状态和转移概率矩阵的共轭先验分布，在变分贝叶斯框架下解耦目标状态、模型状态和转移概率的联合分布得到目标状态估计结果。基于变分贝叶斯多模型粒子滤波的机动目标跟踪方法对于运动目标跟踪理论与技术丰富与发展具有一定的科学价值及实际工程意义。
基于分贝叶斯多模型粒子滤波机动目标跟踪方法

[发明专利]一种适用于组合状态空间模型转移率矩阵的计算方法-CN201610186489.5有效
发明人：李生虎;华玉婷;董王朝 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-03-25 - 公布日： 2018-07-03 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于组合状态空间模型转移率矩阵的计算方法，包括如下步骤：步骤1：将研究对象划分子系统，确定组合顺序；步骤2：建立各子系统的状态空间模型，列写转移率矩阵；步骤3：采用转移频率守恒原则对子系统进行状态合并，得到各子系统化简后的转移率矩阵；步骤4：按照组合顺序，将子系统依次组合、修正、化简，最终得到研究对象的状态空间模型所对应的转移率矩阵；步骤5：将研究对象的转移率矩阵带入状态空间法计算式中，求得研究对象的各稳态状态概率本发明能采用公式直接列写组合后状态空间模型所对应的转移率矩阵，从而能通过Matlab等编程软件实现状态空间模型的组合化简过程，使状态空间算法更加简便通用。
矩阵转移率状态空间模型研究对象空间模型组合状态状态空间法编程软件对子系统稳态状态状态合并状态空间计算式算法修正通用概率

[发明专利]一种利用深度神经网络克隆运动学仿真模型的方法-CN202111062054.7在审
发明人：费思邈;徐芳芳;孙智孝;闫传博;管聪;王鹤;姚宗信;朴海音;白金鹏;王辉 -专利权人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请设计航空人工智能自主决策、仿真建模领域，为一种利用深度神经网络克隆运动学仿真模型的方法包括，运行运动学仿真模型；建立深度神经网络的免模型的基本策略模型，根据基本策略模型收集运动学数据，建立或更新运动学的数据集；利用运行学的数据集生成状态转移函数；根据状态转移函数生成状态转移环境，并选择相应的算法优化基本策略模型；运行基本策略模型，将新产生的数据加入数据集；利用新的数据集生成新的状态转移函数，重复优化基本策略模型，直至状态转移函数的偏差值在设定的阈值范围内。具有提高仿真模型的自动决策水平、提高模型训练效率与质量的技术效果。
一种利用深度神经网络克隆运动学仿真模型方法

[发明专利]用于训练模型的方法和装置-CN202010475863.X在审
发明人：朱翔宇;詹仙园;霍雨森;张玥;殷宏磊;郑宇 -专利权人：京东城市（北京）数字科技有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于训练模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取样本状态转移轨迹数据集合；执行如下训练步骤：从样本状态转移轨迹数据中选择目标状态值，利用目标状态值，执行以下处理步骤：将目标状态值输入初始动作选择模型，获得目标动作值；将目标状态值和目标动作值输入环境模型，获得仿真后续状态值和仿真奖励值；将仿真后续状态值作为目标状态值，重复执行处理步骤，直至满足预设处理条件，获得仿真状态转移轨迹数据；将样本单步状态转移数据和仿真单步状态转移数据组成训练样本集合；利用训练样本集合对初始动作选择模型进行训练，获得训练后动作选择模型。该实施方式可以训练获得泛化能力更强的动作选择模型。
用于训练模型方法装置

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