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[发明专利]一种跨域自适应的图卷积平衡迁移学习方法与系统-CN202110363771.7在审
发明人：陈益强;高晨龙;蒋鑫龙;陈前 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种跨域自适应的图卷积平衡迁移学习方法，包括：将源域数据和目标域数据输入第一图卷积神经网络，分别得到源域数据和目标域数据中节点的局部特征；将源域数据和目标域数据输入第二图卷积神经网络，分别得到源域数据和目标域数据中节点的全局特征；利用注意力机制将源域数据和目标域数据中节点的局部特征和全局特征进行聚合，得到源域数据和目标域数据中节点的统一特征；基于源域数据和目标域数据中节点的统一特征，构建源域分类器和目标域分类器分别对源域数据和目标域数据中节点进行分类，构建领域分类器用于判定节点来自源域数据或者目标域数据。
一种自适应图卷平衡迁移学习方法系统

[发明专利]一种解决数据域间差异的神经网络模型训练方法及装置-CN202210249638.3在审
发明人：张睿;邹游;张先福 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请涉及一种解决数据域间差异的神经网络模型训练方法及装置。其中，所述方法包括：获取数据域间差异的源域数据集和目标域数据集；通过源域数据集对骨干网络模型进行预训练，得到数据域间差异的预训练骨干模型；根据目标域数据集、预训练骨干模型、全连接网络和/或激活器，获取数据域间差异的源域模型和目标域模型；根据目标域数据集、源域模型和目标域模型，获取数据域间差异的评估结果；根据源域数据集、目标域数据集、骨干网络模型和评估结果，得到数据域间差异的最终模型。本申请能够评估源域数据集和目标域数据集的域间差异，能够使得所述最终模型的输出结果的域间差异问题得到缓解。
一种解决数据差异神经网络模型训练方法装置

[发明专利]一种基于数据筛选的域适应方法和系统-CN202310461928.9在审
发明人：吴超;王沛正;李皓 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据筛选的域适应方法和系统，属于迁移学习中的域适应技术领域。获取任务一致但数据分布不同的源域和目标域数据集；利用源域数据预训练源域卷积神经网络和源域分类器；构建由源域卷积神经网络、目标域神经网络、判别器组成的对抗网络，并进行基于域分类任务的对抗训练；利用预训练后的源域卷积神经网络提取源域数据特征，利用训练后的判别器对源域数据进行域分类，从分类为源域的数据子集中剔除部分数据，更新源域数据集；使用新的源域数据集和原始的目标域数据集进行域适应操作。本发明利用对抗训练方式拉近了目标域与源域在同一特征空间的特征表示，筛选出更接近目标域数据的源数据进行域适应操作，提升了域适应的性能。
一种基于数据筛选适应方法系统

[发明专利]基于迁移学习的跨域电动汽车充电站负荷预测方法及系统-CN202210748668.9在审
发明人：田晨璐;刘业春;张桂青;李成栋;李明;彭伟;邓晓平;侯振华;严毅 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于迁移学习的跨域电动汽车充电站负荷预测方法及系统，包括：获取源域建筑能耗数据和目标域充电站能耗数据，并分别进行趋势提取，得到源域趋势预测数据和目标域趋势预测数据；根据源域趋势预测数据和目标域趋势预测数据分别得到源域残差数据和目标域残差数据，将源域残差数据和目标域残差数据进行相似度分析，得到待迁移的源域残差数据；根据待迁移的源域残差数据经模型预训练和模型微调后得到跨域迁移学习网络，对目标域残差数据根据跨域迁移学习网络进行预测，得到目标域残差预测数据，将目标域残差预测数据与目标域趋势预测数据叠加后得到目标域充电站负荷预测结果。解决电动汽车充电站数据少、预测精度差和负迁移的问题。
基于迁移学习电动汽车充电站负荷预测方法系统

[发明专利]数据处理方法、装置、设备以及计算机存储介质-CN202111653297.8在审
发明人：许明微;李小海;李琳;周冰;吴耀华 -专利权人：咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明实施例涉及计算机数据处理技术领域，公开了一种数据处理方法，该方法包括：对源域样本数据和目标域样本数据进行特征增强，得到增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据；根据增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据之间的距离确定增强后源域样本数据对应的权重矩阵；根据权重矩阵、增强后源域样本数据确定源域子空间；根据增强后目标域样本数据确定目标域子空间；将源域子空间和目标域子空间对齐，得到对齐后源域样本数据、对齐后目标域样本数据；根据对齐后源域样本数据、对齐后目标域样本数据以及源域样本数据对应的样本标签确定目标域样本数据对应的样本标签
数据处理方法装置设备以及计算机存储介质

[发明专利]一种基于类心和协方差对齐的遥感图像迁移学习方法-CN201710456531.5有效
发明人：马丽;祝蕾 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明本一种基于类心和协方差对齐的遥感图像迁移学习方法，包括以下步骤：准备源域数据和目标域数据；对目标域图像进行空间平滑；源域和目标域数据的整体中心对齐；利用源域标签数据训练SVM分类器并对目标域数据进行分类；对源域各类数据进行变换，使得变换后的源域各类数据和目标域各类数据的协方差矩阵相等；计算源域和目标域各个类别数据的类心，将源域各类数据按照类心差的方向向目标域移动实现类心对齐；利用变换后的源域数据训练SVM分类器，对目标域数据进行分类。本发明充分利用数据的一阶和二阶统计特性描述数据分布，通过对齐源域数据和目标域数据的类心和协方差矩阵，缩小两域之间的分布差异，提高分类性能。
一种基于和协方差对齐遥感图像迁移学习方法

[发明专利]数据处理方法和装置-CN201410398998.5有效
发明人：辜大光 -专利权人：无锡中感微电子股份有限公司
申请日： 2014-08-13 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F12/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种数据处理方法和装置。所述方法包括对用户设备的存储介质进行划分，生成全局信息域，静态小数据域，静态大数据域，动态小数据域和动态大数据域；根据所述存储介质的划分结果，分别对所述静态小数据域，静态大数据域，动态小数据域和动态大数据域的数据进行处理
数据处理方法装置

[发明专利]一种基于域模型的数据划分和同步方法、系统、装置及存储介质-CN202211083193.2在审
发明人：曹寅翔;黄宜林;季玮;张拯民 -专利权人：国电南京自动化股份有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于域模型的数据划分和同步方法、系统、装置及存储介质，属于自动化系统/软件设计技术领域，方法包括：在域模型中创建域单元、数据分区单元和数据点，域单元包括车站域和控制中心域，获取背景数据和变化数据并划分至各数据点，根据数据分区单元将数据点划分至各域单元，数据点包括机器节点和服务节点；建立车站域和控制中心域的通讯连接，基于通讯连接进行车站域和控制中心域的双向背景数据同步，在车站域和控制中心域的服务节点间进行域间变化数据同步；在车站域和控制中心域中进行域内背景数据同步；在车站域和控制中心域内部的机器节点间进行域内变化数据同步；本发明对数据进行了清晰的划分，且贴合实际情况，划分精确。
一种基于模型数据划分同步方法系统装置存储介质

[发明专利]视频色域分析及显示的方法、装置及系统与计算机设备-CN202080002232.4在审
发明人：吴聪睿 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： H04N9/64 文献下载
摘要：一种视频色域分析及显示的方法、装置(10)及系统(20)与计算机设备(30)。方法包括获取并存储色域基图数据及源视频数据，源视频数据包括源视频像素。将源视频像素实时转换成预设色域空间下的色彩坐标，根据色彩坐标实时转换成色域图像数据，根据色域图像数据同步生成色域图像视频以得到色域视频数据。控制色域视频数据、源视频数据和色域基图数据同步输出并存储。将色域视频数据、源视频数据和色域基图数据进行融合生成目标色域视频数据，将目标色域视频数据输出显示为色域视频图像。
视频分析显示方法装置系统计算机设备

[发明专利]一种在线迁移学习方法、装置、设备和存储介质-CN202310459656.9在审
发明人：蒋晓玲 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线迁移学习方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取n个源域离线数据集和目标域离线数据集；将目标域离线数据集分别和n个源域离线数据集，映射到公共子空间，得到n个跨域数据集；分别采用n个跨域数据集训练得到n个源域离线学习模型，以及采用目标域离线数据集训练得到目标域离线学习模型；获取当前目标域在线样本，并根据当前目标域在线样本、n个源域离线学习模型和目标域离线学习模型，进行目标域在线学习模型的迁移学习本发明通过将目标域离线数据与源域离线数据映射到同一公共子空间，实现源域离线数据与目标域数据的特征空间对齐，本发明能有效提高了目标域在线样本分类的准确性。
一种在线迁移学习方法装置设备存储介质

[发明专利]一种模型训练方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210226361.2有效
发明人：陈亦新;王焱;陈晓天;任艺柯;张培芳;吴振洲 -专利权人：北京安德医智科技有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标域数据和源域数据，目标域数据和源域数据中包含的目标对象相同，源域数据中包含的目标对象具有标签，目标域数据和源域数据包括影像数据；根据目标域数据和源域数据，得到拟合数据，拟合数据包含目标域数据的风格特征和源域数据的结构特征，结构特征为目标对象的空间位置及布局的信息；根据拟合数据和标签，训练初始模型，得到中间模型；根据目标域数据，对中间模型进行自监督训练，得到目标模型，目标模型用于识别目标域数据中包含的目标对象。通过上述过程，有效提高了模型对跨域的无标注数据的识别能力，从而提升了模型在不同数据集之间的泛化能力。
一种模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种目标域音频训练数据的获取方法及装置-CN202210121323.0在审
发明人：黎子骏;马金龙;王伟喆;吴文亮;曾锐鸿;熊佳;盘子圣;罗箫;焦南凯;徐志坚;谢睿;陈光尧 -专利权人：广州欢城文化传媒有限公司
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标域音频训练数据的获取方法及装置，所述方法包括：获取已训练的源域语音识别模型，以及不带声音事件标签的目标域音频数据，源域语音识别模型处理的音频数据的长度为源域数据长度，将目标域音频数据编辑至源域数据长度，将编辑后的音频数据输入源域语音识别模型，得到模型输出的编辑后的音频数据的声音事件标签，将确定有声音事件标签的音频数据编辑至目标域音频数据的数据长度，得到目标域音频训练数据。可见，对目标域音频数据进行长度编辑，通过源域模型对编辑后的目标域音频数据标注标签，最后复原至目标域音频数据的长度，得到的带有标签的目标域音频训练数据，获得更多目标域音频训练数据的同时也更加准确。
一种目标音频训练数据获取方法装置

[发明专利]一种域自适应图像分类模型训练方法及装置-CN202211286209.X在审
发明人：卫星;秦雄博;杨帆;毕翔;闻斌;张立;胡太长;赵冲;陆阳 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种域自适应图像分类模型训练方法及装置，该方法包括：对源域和目标域中的数据进行预处理，分别获得源域的数据样本构成的源域数据集、目标域数据样本构成的目标域数据集；使用注意力机制联合所述源域数据集和所述目标域数据集，以生成中间域数据集；利用所述源域数据集和所述中间域数据集对图像分类网络进行训练，以生成第一图像分类模型；利用所述中间域域集和目标域数据集对所述第一图像分类模型进行训练，以获取域自适应图像分类模型。本发明通过使用注意力机制合成一个中间域，然后进行多级特征对齐，最后将域自适过程划分为两步，有效解决了因源域和目标域数据分布差异较大导致的图像分类网络性能下降的问题。
一种自适应图像分类模型训练方法装置

[发明专利]用于利用混合训练的无监督域适配的系统和方法-CN202011600749.1在审
发明人：宋欢;严珅;李南翔;邹林灿;任骝 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：用于利用混合训练的无监督域适配的系统和方法。域适配的系统和方法涉及第一域和第二域。利用第一域的第一传感器数据和第一标签数据来训练机器学习系统。获得第二域的第二传感器数据。基于第二传感器数据经由机器学习系统生成第二标签数据。通过相对于第二域的第二传感器（标签）数据插值第一域的第一传感器（标签）数据来生成域间传感器（标签）数据。机器学习系统可操作来响应于域间传感器数据生成域间输出数据。基于相对于域间标签数据的域间输出数据生成域间损失数据。在优化至少包括域间损失数据的最终损失数据时，更新机器学习系统的参数。在域适配之后，可在第一域中操作的机器学习系统适于生成标识第二域的当前传感器数据的当前标签数据。
用于利用混合训练监督域适配系统方法

[发明专利]一种分类器模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210540341.2在审
发明人：王斐;侯雪莹;齐菲菲;李世钦 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明所述的分类器模型训练方法包括：获取训练所用的源域数据和目标域数据；对所述源域数据和所述目标域数据进行数据校直，得到对齐的源域数据和对齐的目标域数据；根据源域数据和目标域数据之间的相似度，对所述对齐的源域数据中的脑电信号进行挑选，得到相似源域数据；对源域数据和目标域数据进行特征提取，得到每个脑电信号对应的特征图像；使用特征图像和训练标签对分类器模型进行训练，得到训练好的分类器模型。本发明所述的分类器模型训练方法，将源域数据与目标域数据的对齐以此减少源域与目标域的输入之间的分布差异，提升了分类准确率，还大大减少了训练时间。
一种分类模型训练方法装置电子设备存储介质

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