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[发明专利]样本确定方法及装置-CN202310099228.X在审
发明人：刘志恒;朱凯;郑可成;冯睿蠡;刘宇;赵德丽 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-01-28 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本说明书实施例提供样本确定方法及装置，其中样本确定方法包括：获取待处理样本集合，其中，待处理样本集合包括第一初始样本集合和第二初始样本集合，第二初始样本集合中第二初始样本的数量大于第一初始样本集合中第一初始样本的数量；确定待处理样本集合中第一初始样本和第二初始样本分别对应的采样概率；基于采样概率在待处理样本集合中对第一初始样本和第二初始样本分别进行采样，获得第一初始样本对应的第一待确定样本和第二初始样本对应的第二待确定样本，其中，第一待确定样本的数量与第二待确定样本的数量相同；对第一待确定样本和第二待确定样本进行数据增强，获得目标样本集合。
样本确定方法装置

[发明专利]模型训练方法及装置-CN202310244801.1在审
发明人：陈子祺 -专利权人：北京银行股份有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取初始训练样本集，其中，初始训练样本集中包括多组初始训练样本，每组初始训练样本中包括：目标对象的银行个人信息；采用虚拟样本生成算法对初始训练样本集进行模拟，生成初始训练样本集的第一虚拟样本集，并将第一虚拟样本集添加至初始训练样本集中，得到目标训练样本集；基于预设的分类器对目标训练样本集进行划分，得到用于训练目标模型的正类样本集和负类样本集；通过正类样本集和负类样本集对目标模型进行训练，得到训练后的目标模型
模型训练方法装置

[发明专利]气体绝缘组合器局部放电模式识别方法及模型训练方法-CN202310963033.5在审
发明人：孔令明;陈俊;吉旺威;王勇;范伟男 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：该模型训练方法包括：获取气体绝缘组合器对应的局部放电初始样本集，对所述局部放电初始样本集进行域随机化处理，得到局部放电扩充样本集，并根据所述局部放电初始样本集，获取局部放电足量样本集，其中，所述局部放电足量样本集是通过同种故障类型下的局部放电初始样本子集和局部放电扩充样本子集之间的相关关系得到的；结合所述局部放电初始样本集、所述局部放电扩充样本集和所述局部放电足量样本集，获取局部放电目标样本集，并利用所述局部放电目标样本集训练气体绝缘组合器模式识别模型，能够实现更为精准地局部放电故障类型模式识别
气体绝缘组合局部放电模式识别方法模型训练

[发明专利]用于数据集的所有权验证方法和装置-CN202111407783.1在审
发明人：李一鸣;张子琪;邱伟峰;江勇;夏树涛 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F21/16 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：从初始样本集中选取部分初始样本构成选中样本集；对于上述选中样本集中的各选中样本，使用预设的模板样本对其样本数据进行水印嵌入，并调整该选中样本的标签，得到对应的水印样本；各水印样本构成水印样本集；使用上述水印样本集和上述初始样本集中除上述选中样本集之外的剩余样本集构成目标样本集；基于初始样本和水印样本，使用目标假设检验方法对可疑模型进行验证，确定上述可疑模型是否为基于上述目标样本集训练得到的模型
用于数据所有权验证方法装置

[发明专利]翼柱形固体火箭发动机装药可靠性分析方法、设备及介质-CN202310206523.0有效
发明人：韩旭;张德权;武泽平;孟原;王大鹏;张为华 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请公开有一种翼柱形固体火箭发动机装药可靠性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：从初始设计空间中生成初始建模样本集，基于初始建模样本集和初始响应集，构建翼柱形固体火箭发动机装药可靠性分析功能函数的初始分析模型；从初始设计空间中生成初始迭代样本集，以初始分析模型筛选初始迭代样本集，得到潜在失效集；根据潜在失效集，划分初始设计空间为多个超球环状潜在失效域；并，从多个超球环状潜在失效域中生成多个备选样本点，构成备选样本集；以初始分析模型筛选备选样本集，得到更新样本点；基于更新样本点更新初始分析模型，得到更新分析模型；从初始设计空间中生成测试样本集，以更新分析模型预测测试样本集，计算失效概率。
翼柱形固体火箭发动机可靠性分析方法设备介质

[发明专利]一种电力系统暂态电压稳定评估模型构建方法及评估方法-CN202211452337.7在审
发明人：吴梓宁 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种电力系统暂态电压稳定评估模型构建方法及评估方法，获取初始样本集，初始样本集包括多个初始样本，每一个初始样本包括一条电力系统运行数据和对应的暂态电压稳定状态；基于退化模型从所述初始样本集中退化出训练样本集，所述训练样本集为所述初始样本集中的一部分；基于所述初始样本集和所述训练样本集训练超分辨率预测SRP模型；基于所述初始样本集训练基于Pin‑TSVM的暂态电压稳定评估模型。
一种电力系统电压稳定评估模型构建方法

[发明专利]用于训练图像分类模型和用于图像分类的方法、装置-CN202111185663.1在审
发明人：单新媛;裴积全;王启立;吴大江;刘鹏;张陆 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-01-11 - 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：将预先获取的初始样本集合和新样本集合中的样本图像输入至初始图像分类模型，生成与该初始样本集合和该新样本集合分别对应的第一损失值，其中，该初始图像分类模型中包括与该新样本集合对应的全连接层以及基于该初始样本集合训练得到的主干网络和与该初始样本集合对应的全连接层，该第一损失值分别基于与该初始样本集合和该新样本集合对应的全连接层输出的结果和对应的样本标注信息生成；调整该初始图像分类模型中与所生成的第一损失值相关联的权重，以训练该初始图像分类模型。
用于训练图像分类模型方法装置

[发明专利]文本语料的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010951127.7在审
发明人：王子丰;文瑞;陈曦 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：所述方法包括：采用设定召回参数获取初始的训练样本集，所述初始的训练样本集中包括至少一个训练样本；基于初始的训练样本集中目标训练样本的影响函数，确定目标训练样本的重要性指标；根据初始的训练样本集中各个训练样本的重要性指标，从初始的训练样本集中选取重要性指标满足条件的训练样本，得到关系抽取模型的采样后的训练样本集，采样后的训练样本集用于对关系抽取模型进行训练。本申请中，能够快速准确地从初始的训练样本集中获取采样后的训练样本集，保证采样后的训练样本集的可信度，提高训练出的关系抽取模型的准确性。
文本语料处理方法装置设备存储介质

[发明专利]故障事件概率估算方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110960896.8在审
发明人：吕习超;陆小剑;王荣超;杨武志;傅聪;李辉;吴小东;荣军;余银;郝志杰;樊友平 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请涉及一种故障事件概率估算方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法基于高斯过程回归算法，根据待测系统的初始样本集，确定初始样本集的初始均值和初始协方差矩阵，以及故障事件的后验概率密度分布；根据初始均值和初始协方差矩阵确定初始置信区间，并根据初始置信区间，利用遗传算法生成增广样本，将增广样本加入初始样本集，得到目标样本集；计算目标样本集的目标均值和目标协方差矩阵，并将目标均值作为初始均值，将目标协方差矩阵作为初始协方差矩阵，循环上述步骤直至达到循环停止条件本申请提供的故障事件概率估算方法不需要耗费大量的人力物力获取初始样本集，就可以实现对故障事件的概率的准确估算。
故障事件概率估算方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]歌曲合成模型的训练方法和装置、歌曲合成方法和装置-CN202210916863.8在审
发明人：张泽旺 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种人工智能的歌曲合成模型的训练方法，包括：获取初始样本集，初始样本集包括多种声源的初始样本，初始样本包括录制音频、录制音频的源歌词时长信息和录制音频的源乐谱信息；基于对初始样本中录制音频的音频变换进行样本增广，获得增广样本集，增广样本集的增广样本包括经过音频变换得到的增广音频、增广音频的增广歌词时长信息和增广音频的增广乐谱信息；根据初始样本集和增广样本集进行模型预训练，获得歌曲合成初始模型；获取目标声源的音频，基于目标声源的音频提取音色特征；基于音色特征对歌曲合成初始模型进行训练，获得歌曲合成模型。
歌曲合成模型训练方法装置

[发明专利]一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备-CN201710463676.8有效
发明人：姚海鹏;付丹阳;章扬;张培颖;王露瑶;殷志强 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-06-19 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备，方法包括：对初始训练样本集中的样本进行聚类，得到第一簇，针对每个第一簇，如果其内的全部样本都属于同一个类别，则将该第一簇中的样本从该初始训练样本集中抽离，并标记该第一簇的类别为：该第一簇中的任一有标记样本的类别；获得目标训练样本集、目标入侵检测模型以及初始测试样本集，针对初始测试样本集中的每个样本，判断是否将其从所述初始测试样本集中抽离；获得由初始测试样本集中未被抽离的样本组成的目标测试样本集；并利用目标入侵检测模型，对目标测试样本集中的每个样本进行类别预测。应用本发明实施例提供的方案进行样本预测时，提高了样本预测的准确度。
一种基于入侵检测模型样本预测方法装置电子设备

[发明专利]一种遥感样本集的自动标注方法-CN202310555646.5在审
发明人：贾若愚;李洁;段红伟;邹圣兵 -专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感样本集的自动标注方法，涉及遥感技术领域，该方法包括：获取初始样本集，并对初始样本集进行提取，得到初始样本集的元知识；建立归纳网络，归纳网络中包含归纳规则，利用归纳网络对初始样本集的元知识进行转换，得到初始样本集的标注信息，将归纳网络和标注信息构成样本归纳体系；构建模型，将样本归纳体系输入模型中进行训练，得到带有样本归纳体系的模型；获取待标注样本，将待标注样本输入到带有样本归纳体系的模型中，得到待标注样本的标注信息本发明简化了遥感样本的标注过程，满足目前遥感图像的处理需求。
一种遥感样本自动标注方法

[发明专利]训练样本生成方法、异常检测方法及装置-CN201811583931.3有效
发明人：高原;金欢;金洪波;周亚东 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及训练样本生成方法、异常检测方法及装置，从预分类的第一类初始样本集中采样出的一组第一类初始样本；根据该组第一类初始样本和当前的第二类可靠样本集中的各个第二类可靠样本，训练得到样本分类器；当确定训练得到的样本分类器的分类效果符合预设条件时，将该组第一类初始样本添加到第一类可靠样本集中，以获得更新的第一类可靠样本集，这样，根据第二类可靠样本集，可以从第一类初始样本集中筛选出第一类可靠样本集，对第一类初始样本集的分类效果更可靠，即可以生成更多大量可靠的第一类可靠样本集和第二类可靠样本集，解决了可靠训练样本获取困难的问题。
训练样本生成方法异常检测装置

[发明专利]对抗样本生成方法及装置、电子设备、可读存储介质-CN202310413652.7在审
发明人：王雪霏;许啸;程元鸿;旷亚和 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种对抗样本生成方法及装置、电子设备、可读存储介质，可以应用于人工智能、深度学习、数据挖掘、信息安全技术和金融领域。该对抗样本生成方法包括：获取初始对抗样本集，初始对抗样本集包括初始对抗图像样本集；将初始对抗图像样本集输入至深度学习模型，得到神经元覆盖特征向量集，神经元覆盖特征向量集包括与至少一个初始对抗图像样本各自对应的神经元覆盖特征向量；根据目标函数和与至少一个初始对抗图像样本各自对应的神经元覆盖特征向量，确定扰动数据集，目标函数与深度学习模型相关联；根据扰动数据集，对初始对抗图像样本集进行处理，得到候选目标对抗图像样本集；对候选目标对抗图像样本集进行评估，得到目标对抗样本集。
对抗样本生成方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像识别模型训练方法、图像识别方法、装置及电子设备-CN202210273486.0在审
发明人：王曦;蹇易 -专利权人：上海云从企业发展有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：为此目的，本发明的图像识别模型训练方法包括：基于训练样本集中部分样本类型构建初始训练子样本集并基于训练样本集构建至少一个渐进训练子样本集，渐进训练子样本集包含初始训练子样本集中的训练图像样本且比初始训练子样本集中样本类型数量多；利用初始训练子样本集对待训练图像识别模型进行初始训练；利用渐进训练子样本集对初始训练后的待训练图像识别模型进行渐进训练。
图像识别模型训练方法装置电子设备

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