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[发明专利]一种电池劣化推测装置校验的方法、装置、设备及介质-CN202110801288.2有效
发明人：陈九廷;连源;黄天奇 -专利权人：陈九廷;连源
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种电池劣化推测装置校验的方法、装置、设备及介质，包括：模型生成装置和数据处理装置；其中，所述模型生成装置具体包括：训练数据存储模块，用于存储训练数据；训练数据获取模块，用于从所述训练数据存储模块中读取训练数据以进行模型训练；模型训练模块，用于利用所述训练数据获取模块读取的训练数据进行模型训练得到电池劣化推测计算模型；第一模型存储模块，用于存储所述模型训练模块训练得到的所述电池劣化推测计算模型；模型发送模块，用于发送所述模型训练模块训练后的所述劣化推测计算模型；所述训练数据存储模块依次与所述训练数据获取模块、所述模型训练模块、所述第一模型存储模块以及所述模型发送模块相连接。
一种电池推测装置校验方法设备介质

[发明专利]一种模型生成及电池劣化推测装置、方法、介质及设备-CN202110308218.3有效
发明人：陈九廷;连源 -专利权人：陈九廷;连源
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型生成及电池劣化推测装置、方法、介质及设备，其中，模型生成装置包括：实测数据获取模块，用于获取测量得到的电池数据，所述电池数据指包含：电流、电压和/或温度的电池数据集；实测数据存储模块，用于存储所述实测数据获取模块获取的电池数据；训练数据获取模块，用于从所述电池数据中获取用于模型训练的训练数据；预处理模块，用于对所述训练数据进行预处理；模型训练生成模块，用于利用所述预处理模块处理后的数据进行模型训练得到训练后的模型；模型存储模块，用于存储所述模型训练生成模块训练后的模型；模型输出模块，用于输出训练后的模型；模型训练参数训练模块，用于训练所述模型训练生成模块中模型训练的参数。
一种模型生成电池推测装置方法介质设备

[发明专利]自动模型训练框架、设备、存储介质-CN202010519753.9在审
发明人：顾夏辉;安涛 -专利权人：子长科技(北京)有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种自动模型训练框架、设备、存储介质，其包括模型定义模块、模型训练流水线控制模块、数据标注任务管理模块、服务训练集群控制模块、模型集群训练模块、模型部署模块以及模型监控模块；将模型训练的整个过程整体串联，从而实现了模型训练过程的自动化管理，提高了模型训练过程的效率；且对模型训练的质量进行了有效监控，提高模型训练质量，保证部署产品集群的新模型优于旧模型。
自动模型训练框架设备存储介质

[发明专利]一种模型训练方法和系统-CN202211106098.X在审
发明人：甘兵;廖瑞毅 -专利权人：数字广东网络建设有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法和系统，该方法应用于包括交互模块、至少一个匹配模块和至少一个训练模块的模型训练系统，包括：交互模块根据用户基于模板控件触发的拖拽操作，确定待训练模型的训练过程；匹配模块将待训练模型的训练过程划分为至少一个执行指令，并在训练模块中确定各执行指令对应的目标训练模块；交互模块将用户基于开始控件触发的开始指令发送至各目标训练模块；各目标训练模块执行各目标训练模块对应的执行指令，以对待训练模型进行训练，得到目标模型。上述技术方案，匹配模块为待训练模型的训练过程对应的各执行指令确定目标训练模块，各目标训练模块依次执行各执行指令，实现对待训练模型的训练，提升模型训练效率。
一种模型训练方法系统

[发明专利]面向大规模机器学习系统的机器学习模型训练方法及系统-CN202110127839.1在审
发明人：王卓 -专利权人：南昌大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明属于模型训练技术领域，公开了一种面向大规模机器学习系统的机器学习模型训练方法及系统，所述面向大规模机器学习系统的机器学习模型训练系统包括：数据获取模块、数据预处理模块、参数范围确定模块、中央控制模块、模型训练模块、模型测试模块、模型评估模块、模型优化模块、数据存储模块、更新显示模块。本发明通过数据预处理模块对训练样本集进行处理，获取训练样本集的特征子集，减少模型训练数据量；采用基于增量学习的方式训练机器学习模型，能够提升模型训练的准确度；通过模型评估模块和模型优化模块在各参数的取值范围内确定最优参数值，并进行模型参数调整，提高了机器学习中模型的训练效率。
面向大规模机器学习系统模型训练方法

[发明专利]神经网络模型训练系统、方法及相关设备-CN202211181327.4在审
发明人：周阅;任智祥;田永鸿;高文 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了神经网络模型训练系统、方法及相关设备，其中，上述系统包括多个通信连接的计算节点，上述系统根据计算节点以数据和模型并行的方式训练待训练模型，计算节点包括依次通信连接的数据生成模块、数据传输模块、训练模块和模型参数存储模块；数据生成模块生成一批模型训练数据；数据传输模块获取模型训练数据、预处理获得预处理训练数据并搬运到训练模块；训练模块根据预处理训练数据对待训练模型进行训练以更新待训练模型的模型参数并更新数据迭代次数，更新后的数据迭代次数小于数据迭代次数阈值时触发数据生成模块生成下一批模型训练数据；模型参数存储模块存储模型参数。本发明有利于提高神经网络模型训练时的收敛效果。
神经网络模型训练系统方法相关设备

[发明专利]一种推荐模型训练装置、方法、计算机设备及存储介质-CN202011121396.7在审
发明人：刘喆 -专利权人：北京明略昭辉科技有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种推荐模型训练装置、方法、计算机设备及存储介质，其中，该推荐模型训练装置包括：模型训练模块，通过深度学习训练推荐模型并输出；模型服务模块，接收并将推荐模型同推荐模型所需的运行环境一起打包进入容器；业务模块，接受并根据容器输出推荐模型在实际应用场景下的推荐结果；运营模块，接收并根据推荐结果输出推荐模型的效果反馈参数至模型训练模块；监控模块，连接模型服务模块，接收并根据模型的运行情况输出推荐模型的性能反馈参数至模型训练模块；模型训练模块接收效果反馈参数、性能反馈参数，结合模型训练数据对推荐模型进行训练。通过本申请解决了无法及时反馈的问题，实现推荐模型的自动更新，降低人工成本。
一种推荐模型训练装置方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种红外目标检测装置及其检测方法-CN202210534431.0在审
发明人：张金慧;周柯言;孙强;张雪飞;冯浩 -专利权人：重庆航天职业技术学院
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明涉及红外目标检测技术领域，具体涉及一种红外目标检测装置及其检测方法，包括图像采集系统和图像训练系统，图像训练系统包括数据采集模块、图像处理模块、模型构建模块、模型训练模块和图像训练模块，所述图像采集系统采集红外实测图像；所述数据采集模块采集红外训练图像，得到图像训练集；所述图像处理模块对图像训练集进行降噪处理，得到降噪训练集；所述模型构建模块构建检测模型；所述模型训练模块使用降噪训练集对检测模型进行训练，得到目标检测模型；所述图像训练模块将红外实测图像输入目标检测模型，得到检测目标，解决了干扰物会降低红外目标检测装置对目标的检测效果的问题。
一种红外目标检测装置及其方法

[发明专利]一种建筑AI模型训练系统-CN202310664572.9在审
发明人：陶光平 -专利权人：陶光平
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种建筑AI模型训练系统，包括AI建模训练系统，AI建模训练系统包括AI建模系统、模型训练系统、AI调度系统和云端系统，模型训练系统包括数据建模模块、模型对比模块、算法验证模块、误差判断模块和数据反馈，模型对比模块包括基准数据输入模块、对比数据输入模块、匹配对比模块和对比结论输出模块，AI建模系统包括数据采集模块、特征提取模块、立体建模模块、AI模型库模块、AI算法库模块和模型输出模块。本发明利用AI建模系统、模型训练系统、模型对比模块、AI调度系统和云端系统的配合使用方式，模型训练系统对建筑模型进行训练验证，从而提高模型建立的精准性，且AI调度系统可以保证高系统运行的稳定性。
一种建筑 ai 模型训练系统

[发明专利]一种训练模型的训练方法、场景识别方法、计算机设备-CN202010343518.0在审
发明人：李叶伟 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种训练模型的训练方法、场景识别方法、计算机设备，所述训练方法包括：获取训练模型和训练图片集；基于所述训练图片集对所述训练模型进行训练，得到已训练模型的模型参数；若所述已训练模型不满足预设条件，确定该神经网络模块中的目标神经网络层，并确定更新神经网络模块；根据更新神经网络模块，确定所述已训练模型对应的更新模型，并将所述更新模型作为训练模型，继续训练，直至所述已训练模型满足预设条件。为了得到高效神经网络，采用训练模型表示搜索空间，由于所述训练模型包括若干个模块，所述模块包括若干个神经网络层，通过在训练过程中对神经网络模块进行更新得到更新模型，减少神经网络层是数量，来大幅度降低搜索开销
一种训练模型方法场景识别计算机设备

[发明专利]工业互联网设备数据模型开发系统及其开发方法-CN202111409247.5在审
发明人：胡钢;陈超;沈航;陈志列;庞观士;林诗美 -专利权人：研祥智能科技股份有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种工业互联网设备数据模型开发系统及其开发方法，数据模型开发系统包括模型开发平台，模型开发平台用于接收数据对象。还包括预处理模块、训练模块、模型实例库、应用部署模块。预处理模块将数据对象预处理为满足预设规则的训练样本数据。训练模块生成待训练模型；训练模块接收训练样本数据，并使用训练样本数据对待训练模型进行训练，得到满足目标条件的目标模型。模型实例库与训练模块连接，以接收并存储目标模型。应用部署模块从模型实例库中选取满足预设应用条件的目标模型，并部署满足预设应用条件的目标模型处理目标任务。使现场运营人员能够依据目标模型，对故障进行预测。
工业互联网设备数据模型开发系统及其方法

[发明专利]一种人工智能训练参数的监测管理系统-CN202310891652.8有效
发明人：吕超星;丁鹏;吴清忠 -专利权人：北京万界数据科技有限责任公司;北京万界数据科技有限责任公司武汉分公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及模型训练领域，公开了一种人工智能训练参数的监测管理系统，包括数据库模块、数据处理模块、数据集生成模块、通信装置、模型训练管理模块、模型训练模块、计算资源监测与调度模块、训练损失计算模块；所述的数据库模块与所述的数据集生成模块连接，所述的数据集生成模块与所述的通信装置通信连接，所述的通信装置、模型训练管理模块、模型训练模块、计算资源监测与调度模块、训练损失计算模块分别与所述的数据处理模块连接；通过本发明所提供的技术方案，可以实现为模型训练提供损失值最小的训练集
一种人工智能训练参数监测管理系统

[发明专利]一种人工智能模型的训练系统-CN202210333808.6在审
发明人：堵葛亮;张志遵;朱瑞星 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/96 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能训练技术领域，具体涉及一种人工智能模型的训练系统，包括：训练集生成模块、训练集生成模块根据一外部输入的模型需求对训练数据进行处理，以生成训练集；参数配置模块，参数配置模块根据一外部输入的训练控制指令生成训练配置参数；训练模块根据训练集和训练配置参数对人工智能模型进行训练，随后输出训练后的人工智能模型。本发明的有益效果在于：通过设置训练集生成模块和训练参数配置模块，使得用户可以直接根据自身对模型的期望需求生成相应的训练集和训练参数，进而在训练过程中可根据模型需求对模型训练的方向加以控制，从而得到想要的人工智能模型，提升了人工智能模型训练、调试的简便性。
一种人工智能模型训练系统

[发明专利]模型训练方法、装置、设备和存储介质-CN202011637010.8在审
发明人：朱星华;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种模型训练方法、装置、设备和存储介质，应用于模型训练系统中的中央服务器，模型训练系统包括中央服务器和至少两个客户端，通过向各客户端发送待训练模型中共享模块的结构信息和参数信息，并接收各客户端返回的共享模块的参数，进而根据各共享模块的参数更新待训练模型。其中，待训练模型包括共享模块和本地模块；共享模块用于获取输入待训练模型的点云数据的特征值；本地模块用于根据特征值得到待训练模型的模型结果，共享模块的参数为各客户端根据本地存储的点云数据对待训练模型进行训练得到的本申请实施例所提供的模型训练方法得到的待训练模型的准确度高。
模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]智能故障诊断系统及方法-CN202110234762.8在审
发明人：朱晓峰;杨进;赵盛杰;蔡晓华 -专利权人：上海天旦网络科技发展有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能故障诊断系统，包括：模型训练模块：获取各种故障的多个特征，对故障定位的模型进行训练；模型应用模块：将训练后的故障定位模型应用到真实场景中。模型训练模块包括随机拓扑生成模块、随机样本生成模块、模型训练子模块和模型UI模块；模型训练模块包括随机拓扑生成模块、随机样本生成模块、模型训练子模块和应用UI模块。
智能故障诊断系统方法

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