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[发明专利]一种水体中叶绿素a浓度预测方法-CN202111356824.9在审
发明人：黄劲松;陈优良 -专利权人：浙江智谱工程技术有限公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开一种水体中叶绿素a浓度预测方法，包括以下步骤：S1、采集原始水质监测数据，其中，所述原始水质监测数据包括若干水质特征；S2、提取所述原始水质监测数据的特征子集，所述特征子集用于表示预测效果更佳的所述水质特征；S3、构建预测叶绿素a浓度模型，优化所述预测叶绿素a浓度模型的参数，利用所述特征子集训练所述预测叶绿素a浓度模型，获得训练好的预测叶绿素a浓度模型；S4、将待检测的所述特征子集输入所述训练好的预测叶绿素
一种水体叶绿素浓度预测方法

[发明专利]用于生成模型的方法和装置-CN201811273681.3有效
发明人：袁泽寰;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取样本集；提取该样本集中的部分样本组成子集，执行如下训练步骤：将该子集中的样本输入至初始模型，基于初始模型输出的信息和该子集中的样本所带有的类别标注，确定所输入的各样本的损失值；选取该子集中的正样本的损失值和部分负样本的损失值，将所选取的损失值的平均值确定为目标损失值；基于该目标损失值，确定初始模型是否训练完成；若是，将训练后的初始模型确定为类别检测模型。
用于生成模型方法装置

[发明专利]使用不均衡数据训练人体检测模型的方法及装置、介质-CN202110655693.8有效
发明人：薛星源 -专利权人：恒睿（重庆）人工智能技术研究院有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络领域，具体涉及一种使用分布不均衡数据训练人体检测模型的方法及装置、介质，其中的方法包括：分析训练数据集中的训练数据，确定训练数据的基准属性；基于所述基准属性，确定与微调训练相对应所述训练数据子集，以便：采用训练数据集对人体检测模型进行多次第一微调训练；其中，在所述微调训练中，至少针对对应于所述训练数据集中的训练数据子集的训练进行微调。
使用均衡数据训练人体检测模型方法装置介质

[发明专利]分类模型的训练方法及装置-CN201710361782.5在审
发明人：刘炯宙;夏命榛 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种分类模型的训练方法及装置，用于提升数据分析效率。本申请的分类模型的训练方法包括：接收用于训练分类模型的样本数据，样本数据包括多个样本特征；从样本数据中确定目标特征子集，利用高维稀疏化转换方法确定目标特征子集的高维稀疏特征；确定目标特征子集的高维稀疏特征对应的目标数据复杂度根据已建立的数据复杂度与分类算法的映射关系确定目标数据复杂度所对应的目标分类算法，以及根据已建立的数据复杂度与目标分类算法的超参数集合的映射关系确定目标数据复杂度所对应的目标参数；根据确定的目标参数以及目标特征子集的高维稀疏特征训练目标分类算法
分类模型目标特征高维子集数据复杂度目标数据稀疏特征样本数据复杂度分类算法目标参数目标分类映射关系算法表征数据参数集合数据分析训练分类训练目标样本特征维度稀疏申请转换

[发明专利]一种训练树模型的方法、装置和用于训练树模型的装置-CN202010764640.5在审
发明人：王国赛;何旭;范晓昱;陈琨 -专利权人：华控清交信息科技（北京）有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种训练树模型的方法、装置和用于训练树模型的装置，用于基于数据集训练树模型，数据集中包括m条样本数据和m个样本标签，每条样本数据包括n个特征，数据集中的特征和特征值为密文。该方法包括：依据数据集，基于密文生成候选分组；依据每个候选分组，基于密文将数据集划分为左子集和右子集；基于每个候选分组划分得到的左子集和右子集，计算每个候选分组的划分系数；确定目标候选分组中的特征为最优特征本发明实施例可以基于数据的密文训练树模型，保护数据的隐私安全。
一种训练模型方法装置用于

[发明专利]一种人体行为识别模型训练方法、装置及计算机设备-CN202110905571.X在审
发明人：张国梁;杜泽旭;甘津瑞;卢卫疆;吴鹏 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网山东省电力公司枣庄供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体行为识别模型训练方法、装置及计算机设备，其中，该方法包括：获取检测数据集；根据预设行为类别标签对检测数据集进行筛选，得到交互行为样本子集和非交互行为样本子集；根据交互行为样本子集和非交互行为样本子集对预设检测算法进行训练，得到对象检测器；根据对象检测器对检测数据集的检测结果构建目标对象和交互对象的时空管道；根据目标对象和交互对象的时空管道生成交互语义特征向量；根据交互语义特征向量输入到预设神经网络模型进行训练，得到人体行为识别模型通过实施本发明，克服现有技术中基于深度学习的人体行为识别模型训练方法缺乏对重要语义线索的凝练的问题，提高了人体行为准确率。
一种人体行为识别模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]一种用于慢性肾病病历分类的粗糙证据粒球Spark方法-CN202210630111.5在审
发明人：丁卫平;李铭;陈嘉懿;孙颖;沈鑫杰;秦廷桢;鞠恒荣;黄嘉爽;王海鹏;高自强;董佳俊 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：首先在主节点上读取慢性肾病病历数据，并将该数据集划分为训练集和测试集；接着在子节点上将训练子集样本并行划分生成多个粗糙证据粒球；然后利用基于粗糙证据粒球的Spark并行病理属性约简方法来获得训练子集的病理属性约简子集，并更新所有训练子集和测试集的病理属性集；最后通过Spark并行化的粗糙证据粒球邻域分类方法获得测试集样本的预测类别标签结果。
一种用于慢性肾病病历分类粗糙证据 spark 方法

[发明专利]模型训练、图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202211542684.9在审
发明人：王烨;毛超杰;江泽胤子 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种模型训练、图像识别方法、装置、设备及存储介质。本公开通过待训练的机器学习模型从历史图像集合中抽取历史知识；并将历史知识传播到历史图像集合中第一子集合内各类样本图像的特征均值上，以及将历史知识传播到历史图像集合中第二子集合内各个样本图像的特征信息上；根据第二子集合内各个样本图像更新后的特征信息和第一子集合内各类样本图像更新后的特征均值之间的相似度，对机器学习模型进行训练，使得训练完成的机器学习模型可以将历史知识传播到新类别图像上，从而增强或补充新类别图像的特征信息
模型训练图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种异常检测方法、装置及存储介质-CN202210833869.9在审
发明人：莫华森;段云涌;邓锦烨;谢绍航;熊武 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法为：将待检测数据集中的各个待检测数据输入到目标集成分类器中，运用对应的目标基分类器分别对每个待检测数据进行检测，得到检测结果，基于各个检测结果，确定待检测数据集对应的设备的异常情况，目标集成分类器的训练过程为：基于欧氏距离进行二分类，得到目标多数类样本子集，运用支持向量机从目标多数类样本子集中确定出目标支持向量，对目标支持向量进行bootstrap采样，结合少数类样本子集确定目标训练样本集，运用目标训练样本集对各个基分类器进行训练，得到目标集成分类器，从而删减了多数类样本子集中的多数类，达到了良好的异常检测效果。
一种异常检测方法装置存储介质

[发明专利]一种网络入侵检测方法-CN201910353667.2有效
发明人：张婷;韩德志 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种网络入侵检测方法，搜索网络数据构建测试网络数据集，利用核主成分分析法对测试网络数据集进行特征提取，构建训练数据集，将训练数据集放入支持向量机分类器中训练，得到特征数据集，利用遗传算法从特征数据集中获取最优特征子集，利用萤火虫群优化算法从最优特征子集中获取整体局部最优特征子集和最优支持向量机参数，根据整体局部最优特征子集对训练数据集进行处理，并输入到支持向量机分类器中进行分类建模，得到网络入侵检测模型。
一种网络入侵检测方法

[发明专利]视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及电子设备-CN201910381648.0有效
发明人：吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及设备，可以获得3D片源样本集；用基础样本子集对初始视差图预测网络训练获得过渡视差图预测网络；用非基础样本子集对初始转换参数网络训练获得非基础样本子集分别对应的转换参数；将非基础样本子集的样本输入过渡视差图预测网络，获得过渡视差图预测网络预测的中间视差图；按非基础样本对应转换参数和视差图转换公式，将非基础样本的中间左视差图和中间右视差图转换为预测左视差图和预测右视差图；按预设损失函数公式和预设方法确定出视差图预测网络模型是否为训练好的视差图预测网络模型。
视差预测模型训练方法装置电子设备

[发明专利]图像分类模型的训练方法及图像分类方法-CN202111459523.9有效
发明人：刘国清;杨广;王启程;郑伟;张孟华;杨国武 -专利权人：深圳佑驾创新科技有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分类模型的训练方法，包括：将第一图像划分为若干子集，第一图像为有标签图像；构建若干合集，每一合集包括一一对应的验证集和训练集，每一合集中，验证集为若干子集中的一个子集，训练集包括第二图像集和若干子集中的其余子集，第二图像集中的第二图像为无标签图像；将每一训练集分别输入若干对学生网络和教师网络，并获取相应的输出结果；根据输出结果更新学生网络的第一参数和教师网络的第二参数；将相对应的验证集中的第一图像输入学生网络并获取相应的验证结果
图像分类模型训练方法

[发明专利]模型训练方法、装置及系统-CN201910607608.3在审
发明人：陈超超;李梁;王力;周俊 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供用于训练逻辑回归模型的方法和装置。在该方法中，在训练发起方处，将特征样本集和标记值分别分割为第一数目个特征样本子集和第一数目个部分标记值，并将第二数目个特征样本子集和部分标记值中的每个分别发送给对应的训练协同方。然后，在各个训练参与方处，使用秘密共享矩阵乘法来获取逻辑回归模型和训练参与方的特征样本子集的矩阵乘积。在各个训练参与方处，确定各自的预测值和预测差值，并且基于特征样本集和各自的预测差值，确定各自的模型更新量。然后，在各个训练参与方处，基于各自的当前子模型以及对应的模型更新量来更新各自的子模型。
模型训练方法装置系统

[发明专利]模型训练方法、装置及系统-CN201910600909.3在审
发明人：陈超超;李梁;王力;周俊 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供用于训练线性/逻辑回归模型的方法和装置。在该方法中，在训练发起方处，将特征样本集和标记值分别分割为第一数目个特征样本子集和第一数目个部分标记值，并将第二数目个特征样本子集和部分标记值中的每个分别发送给对应的训练协同方。然后，基于各个训练参与方的当前子模型和对应的特征样本子集，使用秘密共享矩阵乘法来获得各个训练参与方的当前预测值。在各个训练参与方处，确定各自的预测差值，并且基于特征样本集和各自的预测差值，确定各自的模型更新量。然后，在各个训练参与方处，基于各自的当前子模型以及对应的模型更新量来更新各自的子模型。
模型训练方法装置系统

[发明专利]模型训练方法、装置及运动对象重识别方法-CN202110342267.9在审
发明人：冯雪涛;焦继乐 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、装置及运动对象重识别方法。其中，该模型训练方法包括：获取多个视角对应的多个训练数据子集，每个训练数据子集包括一个视角下的所有运动对象图像，该运动对象为在移动过程中出现在多个视角下的对象；将多个训练数据子集划分为第一类数据集和第二类数据集；在每个迭代单步中，将第一类数据集输入目标学习模型，基于初始模型参数确定第一损失函数对模型进行训练，确定初始模型参数的更新量；将第二类数据集输入目标学习模型，基于初始模型参数的更新量确定第二损失函数对模型进行训练
模型训练方法装置运动对象识别