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[发明专利]一种机器学习模型效用评估的方法和装置-CN201810066061.6在审
发明人：赵淦森 -专利权人：广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2018-01-22 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种机器学习模型效用评估的方法和装置，涉及数据挖掘的技术领域，包括：获取心理抗冲击监测数据，得到目标数据集；基于所述目标数据集中的心理抗冲击监测数据样本构建目标学习集和目标测试集；将所述目标学习集和所述目标测试集分别输入到多种机器学习分类模型中，以根据计算结果确定每种机器学习分类模型的测试准确率。本发明缓解了由于现有技术中没有从多种机器模型中选择效用较好的机器学习模型来对心理抗冲击能力进行评估，导致出现对心理抗冲击能力预测效果较差的技术问题。
机器学习模型方法和装置抗冲击能力分类模型机器学习监测数据目标测试目标数据目标学习效用评估抗冲击心理测试准确率机器模型数据挖掘构建样本缓解评估预测

[发明专利]一种基于机器学习模型的异构数据解析方法、设备及介质-CN202110598223.2在审
发明人：李则江 -专利权人：浪潮通用软件有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器学习模型的异构数据解析方法、设备及介质，用以解决现有的机器学习模型无法直接应用于ETL中，因此无法统一多源异构系统中的数据的技术问题。方法包括：将机器学习模型部署至服务器；通过预测模型标记语言，将机器学习模型解析为标准格式，并将解析后的机器学习模型按照数据流的方式输出；基于解析后的机器学习模型，对待处理异构数据分别进行解析；输出待处理异构数据的解析结果本申请通过上述方法将机器学习模型解析为标准格式，从而将异构系统中的异构数据统一，避免了机器学习模型需要通过人为编写代码，才能将机器学习模型与异构数据整合的问题，降低了人力成本。
一种基于机器学习模型数据解析方法设备介质

[发明专利]一种组态化机器学习建模任务描述的预测方法及系统-CN202111339559.3在审
发明人：劳莹莹;李佳阳;沈嘉灵;徐丽燕;陈子韵;王宇冬;陈佳佳;闫妮;张瑞智;李昊;季学纯;张珂珩 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网电力科学研究院有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种组态化机器学习建模任务描述的预测方法及系统，获取当前区域的业务数据，输入到集成多种机器学习算法的预测模型，输出该区域对应该业务的预测数据；根据业务需求从机器学习算法集成框架中提取与该业务数据相关的多个机器学习算法，生成对应业务的以有向无环图数据结构进行描述的机器学习流程化任务描述结构，每个机器学习算法为所述机器学习流程化任务描述结构中的一个运算节点，确定用于依次调用每个运算节点对应的运算程序的参数，进行模型训练；保存训练好的集成多种机器学习算法的预测模型。优点：封装各机器学习框架算法的集成框架，降低开发的人力成本、提高开发效率，降低人工智能技术应用的门槛。
一种组态机器学习建模任务描述预测方法系统

[发明专利]基于可视化拖拉的机器学习分析方法、系统、设备及介质-CN202111469730.2在审
发明人：王进宏;王宏军;郑坚财;詹根维 -专利权人：北京北明数科信息技术有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于可视化拖拉的机器学习分析方法、系统、设备及介质，该方法响应于用户对功能节点图标的拖拽操作，在前端页面上显示机器学习流程图；响应于用户对功能节点图标的第一操作，更新节点配置信息；所述节点配置信息包括机器学习模型的数据源、参数以及模型算子类型的至少一种；将所述机器学习流程图传输到后台处理，调用与机器学习流程图中对应的模型算子搭建机器学习模型并训练存储。该方法可以将主流的机器学习算法组件化，得到多个机器学习模型算子，辅助用户高效完成复杂的业务建模，从而降低机器学习模型的应用门槛和成本。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。
基于可视化拖拉机器学习分析方法系统设备介质

[发明专利]一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法-CN202210097236.6在审
发明人：郭禹琛;王博;王雪;孙世军;何晓凤;朱坤双;张永山;韩洪;韩乐琼;李莉;高峰;巩晓静;李嫣然;沈倩;李晓琦;李广;董新;乔荣飞 -专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司;国网山东省电力公司应急管理中心;北京玖天气象科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法涉及风速预测技术领域，解决了现有预测风速不够准确的问题，包括：获得历史风速样本并分成训练样本集和测试样本集；取训练样本集中的历史风速样本得到多个时间序列，时间序列之间的时间长度不同但样本总量相同；训练载有集成机器学习算法的模型得到初级集成机器学习模型；采用测试样本集测试初级集成机器学习模型得到测试结果；选取最优测试结果对应的初级集成机器学习模型作为集成机器学习模型，最优测试结果对应的时间序列间隔点数作为集成机器学习模型的输入长度；将满足输入长度的历史风速数据作为集成机器学习模型的输入，集成机器学习模型输出预测的短临风速。
一种基于机器学习单点风速临风速外推方法

[发明专利]一种面向物联网的机器学习容器镜像下载系统及其方法-CN202211250853.1在审
发明人：张登银;刘子捷;陈皓然;程义;陈灿;朱孟达;许晖 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了计算机领域的一种面向物联网的机器学习容器镜像下载系统及其方法，解决机器学习容器镜像的体积较大、边缘节点间竞相争夺中心式容器镜像仓库的出口带宽资源，推迟容器启动时间影响任务的执行效率技术的问题；其包括：一个主控节点和多个计算节点；主控节点：存储、转换机器学习模型，将转换格式的机器学习模型构建为机器学习容器镜像；构建机器学习容器镜像的镜像信息完成向计算节点下发镜像下载指令；计算节点：接收所述镜像下载指令，下载机器学习容器镜像，启动机器学习容器；接收来自物联网设备收集的数据，向物联网设备返回数据处理结果；本发明能够提升面向物联网场景下的机器学习容器镜像的下载效率。
一种面向联网机器学习容器下载系统及其方法

[发明专利]分布式设备使用机器学习模型聚合系统-CN202010943090.3有效
发明人：樊星 -专利权人：上海松鼠课堂人工智能科技有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供了分布式设备使用机器学习模型聚合系统。该系统中，模型存储平台中存储有多个机器学习模型，模型使用设备可以通过向模型分配平台发送模型使用请求来获得模型存储平台中的相应机器学习模型，从而使得模型使用设备可以方便地获得想要使用的、已有的机器学习模型，模型使用设备获得机器学习模型之后，可以根据需要对机器学习模型进行利用；因而，采用上述技术方案，使得模型使用设备不需要自己从头开始设计机器学习模型，节省了机器学习模型的开发时间，使得全民的机器学习模型得到充分的共享使用
分布式设备使用机器学习模型聚合系统

[发明专利]基于比较模型参数的精度训练机器学习模型的处理器和系统-CN202011205589.0在审
发明人： F·米莱塔里;M·鲍斯特;N·里克;李文琦;徐大光;A·冯;欧榕;程岩 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了基于比较模型参数的精度训练机器学习模型的处理器和系统。协同训练一个或更多个机器学习模型的装置、系统和技术。参数审查器可以配置为比较机器学习模型参数信息集，以便生成一个或更多个机器学习模型，例如神经网络。
基于比较模型参数精度训练机器学习处理器系统

[发明专利]估计不同类型的无线电接入技术的功率消耗-CN202210072460.X在审
发明人： A·瓦尔卡尔塞里亚尔;J·霍伊迪斯 -专利权人：诺基亚通信公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：公开了估计不同类型的无线电接入技术的功率消耗。一种方法包括：确定由装置支持的无线电接入技术的类型，其中装置支持至少两种类型的无线电接入技术；向机器学习模型提供输入，其中机器学习模型包括对于每种类型的无线电接入技术的对应的机器学习模型，并且针对每种类型的无线电接入技术，与该类型的无线电接入技术关联的参数被作为输入提供给对应的机器学习模型；以及针对每种类型的无线电接入技术，获得由对应的机器学习模型提供的功率消耗估计。
估计不同类型无线电接入技术功率消耗

[发明专利]一种基于LSTM的智能家居机器学习系统设计方法-CN201810315864.0在审
发明人：包晓安;徐海;常浩浩;张娜 -专利权人：杭州善居科技有限公司
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM的智能家居机器学习系统设计方法，主要涉及机器学习和智能家居技术领域。包括以下步骤：S1：采集家庭环境数据，构建训练集、测试集和验证集；S2：设计并改进LSTM神经网络；S3：构建机器学习系统基准预测模型；S4：构建智能家居机器学习系统，以家庭单位作为预测节点，实现多节点预测和预测模型的自更新本发明将机器学习技术运用到智能家居领域中，设计出一种通用、高效的智能家居机器学习系统，能够适应多个家庭节点以及新的家庭行为。
智能家居机器学习系统构建预测模型机器学习技术机器学习家庭环境家庭节点家庭行为神经网络测试集多节点训练集验证集自更新预测采集通用改进

[发明专利]机器学习模型的校验方法和装置-CN202110478436.1在审
发明人：崔思静;庞涛;张笛;沙通;潘碧莹 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种机器学习模型的校验方法和装置，涉及计算机技术领域。该校验方法包括：利用原始机器学习模型处理各测试集数据，输出各测试集数据对应的参考张量，利用被测机器学习模型处理各测试集数据，输出各测试集数据对应的测试张量，被测机器学习模型通过对原始机器学习模型进行压缩处理得到；针对每一个测试集数据，计算其对应的参考张量与其对应的测试张量之间的差异；根据差异，校验被测机器学习模型与原始机器学习模型的相似程度。
机器学习模型校验方法装置

[发明专利]机器学习框架的风险检测方法、装置、设备及存储介质-CN202111344525.3在审
发明人：邹权臣;刘昭;张德岳;王旋;于恬 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种机器学习框架的风险检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据机器学习框架的源码信息生成计算型算子库；根据计算型算子库生成算子测试模板库；根据预设测试策略和算子测试模板库构建目标测试用例；通过目标测试用例对所述机器学习框架进行风险检测；由于本发明是通过机器学习框架的源码信息生成计算型算子库，并根据计算型算子生成的算子测试模板库与预设测试策略构建的目标测试用户对机器学习框架进行风险检测，相较于现有技术通过依赖专家经验检测机器学习框架的风险，能够有效提高检测机器学习框架风险的准确性，进而降低风险对于网络空间的威胁。
机器学习框架风险检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于Stacking集成策略的短期电压稳定性评估方法-CN202310932174.0在审
发明人：王骥飞;董芝良;邢天宇;薛滂;景艳阳 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Stacking集成策略的短期电压稳定性评估方法，主要涉及电力技术领域；首先，基于Stacking集成策略，将机器和深度学习评估模型集成，构建集成机器和深度学习评估模型，选择ADAboost、KNN和BO‑CNN‑LSTM作为集成机器和深度学习评估模型的基学习器，ADAboost作为集成机器和深度学习评估模型的次学习器；然后，将短期电压数据输入集成机器和深度学习评估模型即可获知电力系统短期电压的稳定性；本发明将机器学习模型和深度学习评估模型相结合，能够更加准确实时评估现代电力系统短期电压稳定性。
一种基于 stacking 集成策略短期电压稳定性评估方法

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及处理器-CN201910491095.4在审
发明人：李玮巍;吴明璞;李刚毅 -专利权人：博彦科技股份有限公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：监测流数据，确定流数据中的历史数据和更新数据，其中，更新数据处于更新时间窗口内，历史数据处于历史时间窗口内；根据历史数据训练历史机器学习模型；根据更新数据训练更新机器学习模型；根据历史机器学习模型和更新机器学习模型，生成有效机器学习模型，其中，有效机器学习模型用于对流数据进行处理。本发明解决了无法根据流数据对机器模型进行自动更新的技术问题。
机器学习模型更新数据流数据存储介质历史数据时间窗口数据处理处理器更新历史数据训练对流数据机器模型自动更新监测

[发明专利]一种人工智能教育机器人-CN202011347802.1有效
发明人：刘伟;李本松 -专利权人：江西台德智慧科技有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能教育机器人，涉及智能教育技术领域，解决了现有教育机器人不能及时更新学习资料，且无法根据儿童的学习记录定制学习计划的技术问题；本发明设置了学习规划模块，该设置根据学习曲线和学习资料的学习记录获取结果均值，根据儿童学习的历史记录分析儿童的学习效率，有助于提高教育机器人的教学效率；本发明设置了云端服务器，该设置对教育机器人固件版本和学习资料的更新，保证了教育机器人的工作效率，同时有助于提高儿童的学习质量；本发明设置了故障检测模块，该设置分别对硬件设备和内置传感器进行故障分析，并生成预警信号发送至用户的智能终端，使得用户能够及时发现教育机器人的故障信息，避免影响儿童的学习。
一种人工智能教育机器人