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[发明专利]一种助力企业精细化运营的模型可解释性分析新方法-CN202211225312.3在审
发明人：鲍钟峻;吴小炎;朱学帅;赵涛 -专利权人：浩鲸云计算科技股份有限公司
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种助力企业精细化运营的模型可解释性分析新方法，包括以下步骤：S1、构建初始的原始场景机器学习模型；S2、对初始的原始场景机器学习模型进行效果验证；S3、输出该模型在测试集上的预测概率值；S4、设置模型解释样本的圈选阈值，筛选模型解释样本；S5、构建模型解释回归树模型；S6、输出模型解释回归树模型的拟合概率值；S7、对模型解释回归树模型进行效果测评；S8、输出最优版本的解释回归树模型的学习规则，利用学习规则反向解释原始场景机器学习模型的机器学习逻辑。本发明采用树回归模型对原始机器学习模型进行解释，实现以机器学习解释机器学习的模式输出机器学习逻辑，为企业精细化运营提供业务策略支撑。
一种助力企业精细运营模型解释性分析新方法

[发明专利]模型训练方法、声学模型、语音合成系统和电子设备-CN202210957709.5有效
发明人：龚雪飞 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请涉及语音处理技术领域，公开了一种模型训练方法、声学模型、语音合成系统和电子设备；方法包括：获取第一模型，将输入数据输入第一模型进行处理，获取输入数据对应的第一模型输出结果；获取输入数据对应的预设标准输出结果；基于第一模型输出结果和预设标准输出结果对第一模型进行优化，获取第二模型，第二模型包括第一后处理网络；确定第一后处理网络中各通道的重要性；基于各通道的重要性对第一后处理网络中的部分通道进行裁剪，以获取第二后处理网络，并且基于第二后处理网络获得第三模型；在确定第三模型满足模型要求的情况下，将第三模型作为最终训练模型。基于上述方案，能够在保证模型性能的同时有效减小模型的占用内存。
模型训练方法声学语音合成系统电子设备

[发明专利]一种网络模型训练方法和装置-CN201910527781.2在审
发明人：张文迪;崔正文 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种网络模型训练方法和装置，方法包括：将预设训练样本集中的训练样本，分别输入至目标网络模型所包含的各子网络模型，获取各子网络模型各自的损失函数的数值，以及原始损失函数的数值，其中，一个子网络模型的损失函数用于表示该子网络模型的实际输出结果与期望输出结果之间的差值，原始损失函数用于表示目标网络模型的实际输出结果与期望输出结果之间的差值，根据各子网络模型各自的损失函数的数值，以及原始损失函数的数值，对目标网络模型的模型参数进行调整，当达到预设停止训练条件时，停止模型训练，得到训练好的目标网络模型。基于上述处理，能够提高训练好的网络模型的有效性。
损失函数子网络目标网络网络模型方法和装置实际输出输出结果训练样本预设模型参数模型训练训练条件期望

[发明专利]一种动态扩展的模型训练方法、装置与系统-CN202010384523.6在审
发明人：林俊杰;周胜平;吴栋;吴敏;梁乔忠;仲景武 -专利权人：阿尔法云计算（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种动态扩展的模型训练方法，所述模型训练过程还有至少一个终端设备的参与。所述方法为：分解所述模型，得到模型浅层模块与模型深层模块；下发到所述终端设备上执行；收集来自终端设备的模型训练中间输出，聚类所述中间输出，并转换成模型深层模块的输入；得到模型训练输出，评估所述输出，根据所述评估结果调整模型参数；下发模型浅层模块的参数到终端设备，继续进行模型训练。所述将大型模型训练部署在云边端协作的分布式算力环境的动态可扩展模型训练，既提升边缘节点数据采集与处理的实时性，还降低AI应用的成本、加速AI的应用普及。
一种动态扩展模型训练方法装置系统

[发明专利]语音识别模型的训练方法、装置、服务器及存储介质-CN202011095021.8在审
发明人：曹松军;马龙 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种语音识别模型的训练方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：获取训练样本，训练样本包括语音信号样本以及标准输出序列，标准输出序列是标准输出文本添加辅助识别标签后的序列；通过语音识别模型对语音信号样本进行语音识别，得到语音信号样本对应的第一输出序列，第一输出序列中添加有辅助识别标签；将第一输出序列和标准输出序列进行比对，得到第一输出序列与标准输出序列的第一相似度；基于第一相似度对语音识别模型的语音识别参数进行调整，得到调整后的语音识别模型，基于训练样本对调整后的语音识别模型进行训练，得到训练后的语音识别模型。本发明可以提高语音识别模型对语音信号中语言切换点位置的预测准确度。
语音识别模型训练方法装置服务器存储介质

[发明专利]基于深度学习的牙齿扫描模型分割方法、装置、电子设备-CN202310208446.2在审
发明人：刘昱;刘洪澎;李小辉;王利峰 -专利权人：雅客智慧（北京）科技有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：一种基于深度学习的牙齿扫描模型分割方法、装置、电子设备，所述方法包括：获取三角面片数据、第一接邻矩阵、第二接邻矩阵；获取第一中间特征、第二中间特征、第三中间特征；将所述中间特征输入特征变换模型，获取第一中间输出；将所述第一中间输出输入第二多层感知器模型，获取第二中间输出；将所述第二中间输出和所述第一接邻矩阵、所述第二接邻矩阵输入广义线性模型，获取第三中间输出；将所述第三中间输出输入最大池化模型，获取第四中间输出；输入全连接层，获取输出矩阵；基于所述输出矩阵，完成对所述牙齿扫描模型的分割。本发明能够用于精准地自动分割牙齿扫描模型。
基于深度学习牙齿扫描模型分割方法装置电子设备

[发明专利]参数探索方法-CN202080010985.X在审
发明人：小国哲平;长多刚;福留贵浩 -专利权人：株式会社半导体能源研究所
申请日： 2020-02-04 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：参数抽出部被供应测量数据作为数据组而抽出模型参数。电路模拟器被供应第一网表，利用第一网表及模型参数进行模拟，输出第一输出结果。分类模型学习模型参数及第一输出结果而对模型参数进行分类。电路模拟器被供应第二网表及模型参数。神经网络被供应要调整的变数，输出动作值函数而更新变数。电路模拟器利用第二网表及模型参数进行模拟，在输出的第二输出结果不满足条件时更新神经网络的权重系数而在满足条件时将变数判定为最佳候选。
参数探索方法

[发明专利]一种测试结果处理方法、装置及电子设备-CN202010961899.9在审
发明人：李京燕;张桥;王宝杰;何子中 -专利权人：北京世冠金洋科技发展有限公司
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F30/333 文献下载
摘要：本申请公开了一种测试结果处理方法、装置及电子设备，所述方法包括：获得功能模型单元FMU模型的期望输出数据，所述期望输出数据中包含至少一个输出变量，所述输出变量在所述FMU模型的至少一个运算时刻上对应有期望值；获得所述FMU模型对测试输入数据进行仿真运算的仿真运算结果；根据所述仿真运算结果中每个所述输出变量在每个所述运算时刻上对应的输出值与其对应的期望值，获得所述FMU模型的仿真测试结果，所述仿真测试结果表征所述FMU模型的功能是否正常。
一种测试结果处理方法装置电子设备

[发明专利]一种模型攻击的防御方法及装置-CN201911193975.X有效
发明人：翁海琴;薛峰;宗志远 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本说明书提供一种模型攻击的防御方法及装置。所述方法包括：当集成模型被调用时，获取所述集成模型中各个子模型输出的子预测结果；判断所述调用是否符合攻击调用；若所述调用符合攻击调用，则采用预设的防御输出策略，基于所述各个子模型输出的子预测结果确定出所述集成模型的预测结果并输出上述方案可有效防御成员推测攻击、对抗样本攻击等模型攻击，避免用户隐私泄露，保护用户个人数据的安全。
一种模型攻击防御方法装置

[发明专利]图像处理和图像合成中图像数据和关联噪声模型的同时和一致的处理-CN202210903045.4在审
发明人： C·克劳森;B·桑吉内蒂 -专利权人：多普顿股份公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： H04N25/60 文献下载
摘要：本公开一个方面涉及图像处理和图像合成中图像数据和关联噪声模型的同时和一致的处理，公开了一种图像数据的处理方法，包括：获取输入原始图像数据，输入原始图像数据包含像素值y；处理输入原始图像数据；输出处理后的图像数据获取输入数据包括从所述输入数据获取输入噪声模型；处理所述输入原始图像数据包括至少一个预处理或图像合成操作，确定反映输出数据中的噪声的输出噪声模型，以及产生统计上与输出噪声模型一致的输出原始图像数据；输出处理后的图像数据包括存储输出原始图像数据和输出噪声模型，输出原始图像数据和所述输出噪声模型一起形成输出数据，以允许将输出数据作为输入数据进行处理，使得处理适合于流水线处理。
图像处理合成数据关联噪声模型同时一致

[发明专利]一种用于电机的磁链观测方法及设备-CN201510565733.4有效
发明人：刘国荣;刘登基 -专利权人：湖南工程学院
申请日： 2015-09-08 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： H02P21/14 文献下载
摘要：其中，所述方法包括：获取所述电机的输入电压和输出电流；将所述输入电压和输出电流输入预设的磁链模型，获得所述预设的磁链模型输出的所述电机的磁链；将所述输入电压和所述磁链输入预设的磁链逆模型，获得所述预设的磁链逆模型输出的所述输出电流的观测值；将所述输出电流的观测值与所述输出电流进行比较；根据比较结果修正所述输出电流，以使得所述输入电压和修正后的输出电流输入到所述预设的磁链模型，从而获得所述电机的准确磁链(幅值、相位)。本发明通过将输出电流的观测值与输出电流进行比较，并根据比较结果修正输入到磁链模型的输出电流，从而实现了电机磁链的准确观测。
输出电流磁链预设输入电压电机观测磁链观测逆模型修正交流电机领域电机磁链输出

[发明专利]信息处理方法及信息处理系统-CN201910671225.2在审
发明人：石井育规;中田洋平;浦部弘章 -专利权人：松下电器(美国)知识产权公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供信息处理方法及信息处理系统，即使从第1学习模型变换为第2学习模型的变换工具的变换处理内容不清楚，也能够减小第1学习模型的输出数据与第2学习模型的输出数据之差。信息处理方法取得第1学习模型(50)的针对输入数据的第1输出数据、针对输入数据的正解数据、以及通过第1学习模型(50)的变换而得到的第2学习模型(60)的针对输入数据的第2输出数据；计算与第1输出数据和正解数据的差分对应的第1差分数据、以及与第2输出数据和正解数据的差分对应的第2差分数据；使用第1差分数据及第2差分数据，进行第1学习模型(50)的学习。
信息处理方法系统

[发明专利]一种钢水罐加废钢的温度重量计算方法-CN202210500566.5在审
发明人：刁望才;梁志刚;麻晓光;张昭;张怀军;韩春鹏;张胤;王文义;王立军;李东明;王宏盛;赵鸣;付海东;陈晓刚;徐涛;田野;张晓龙 -专利权人：包头钢铁（集团）有限责任公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： C21C5/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种钢水罐加废钢的温度重量计算方法，该方法包括：建立钢水罐加废钢温度重量计算的输入模型及输出模型；输出模型包括温度输出模型和废钢重量输出模型；获取钢水罐内的钢水量，输入至输入模型，计算得到预热废钢量的不同预计值预热废钢温度的不同预计值、钢水温度的不同预计值及钢水罐吨位重量的不同预计值；分别输入预热废钢温度的不同预计值、合计钢水温度的不同预计值、预热废钢温度的不同预计值、钢水温度的不同预计值及钢水罐吨位重量的不同预计值至温度输出模型和废钢重量输出模型
一种钢水废钢温度重量计算方法

[发明专利]一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统-CN202011204792.6在审
发明人：戴捷;李亮 -专利权人：紫东信息科技（苏州）有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统，该图像分类模型训练方法包括：获取初始图像样本，并对初始图像样本进行数据增强，得到增强图像样本；将初始图像样本及增强图像样本输入预设图像分类模型，得到初始输出特征及增强输出特征；将增强输出特征与初始输出特征进行拟合，得到特征拟合结果；将初始输出特征及增强输出特征进行拼接，得到融合特征，并对融合特征与预设标签向量进行拟合，得到标签拟合结果；根据特征拟合结果及标签拟合结果，更新模型中的参数，直至得到训练完成的图像分类模型。本发明通过对样本进行数据增强来提高图像分类模型的泛化能力，并且使得样本训练出的模型分类性能得到保障，提高了模型的性能。
一种图像分类模型训练方法系统

[发明专利]应用机器学习模型的方法、装置及设备-CN202011096940.7有效
发明人：徐江川;童超;车军;任烨 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种应用机器学习模型的方法、装置及设备，属于机器学习技术领域。方法包括：获取目标机器学习模型的执行代码、处理类型和参数配置信息；基于处理类型，获取目标机器学习模型的未进行参数配置的输出处理函数；基于参数配置信息，对未进行参数配置的输出处理函数，进行参数配置，得到目标机器学习模型的输出处理函数；获取待输入到目标机器学习模型的目标输入数据，基于目标机器学习模型的执行代码和目标输入数据，得到目标输出数据，基于输出处理函数对目标输出数据进行处理，得到目标输入数据对应的处理结果。采用本申请可以避免因技术人员将机器学习模型和对应的参数弄混从而导致无法正常使用机器学习模型的问题。
应用机器学习模型方法装置设备