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[发明专利]快速模型训练结果检验系统-CN202111589142.2有效
发明人：陈秋娟 -专利权人：安徽中科锟铻量子工业互联网有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明公开了快速模型训练结果检验系统，涉及数据处理技术领域，包括上位机、云平台、误差检验模块、数据分配模块和训练分析模块；当误差检验模块批量检验多个模型训练结果时，所述数据分配模块用于对待检验的模型训练结果进行分类并依次分配对应的检验单元进行处理，使得数据处理更加有层次，有条不紊；所述误差检验模块接收到模型训练数据后将对应的模型训练结果与实际结果相比较，得到训练误差并通过总线通讯单元上传至上位机进行显示、存储；所述训练分析模块用于获取误差检验模块生成的带有同一模型标识的检验数据进行模型修正分析，判断对应模型是否需要修正，及时提醒管理人员修正对应模型的相关参数，以提高对应模型的检测精度。
快速模型训练结果检验系统

[发明专利]一种面向中文的预训练方法及系统-CN202010205873.1有效
发明人：李舟军;刘俊杰;肖武魁;覃维;陈小明;范宇 -专利权人：深圳智能思创科技有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向中文的预训练方法及系统，包括：模型参数配置模块、预训练模型生成模块和服务封装模块。模型参数配置模块：主要针对用户需要根据自身需求定制中文预训练模型的情况，使其能够以友好的界面方式配置预训练模型的参数；预训练模型生成模块：根据用户提交的模型参数配置和预训练语料数据，训练一个中文预训练模型，并以模型文件的方式保存下来；服务封装模块：将模型文件封装成一个中文特征抽取器服务，并给用户提供相应的Docker镜像方便服务的部署。本发明专门针对大规模的无监督中文语料，提出了一种面向中文的预训练方法及系统，有效地提高了预训练方法在中文任务上的表现。
一种面向中文训练方法系统

[发明专利]训练模型的方法和装置-CN201810541446.3在审
发明人：余远铭;袁建勇;王超 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种训练模型的方法和装置，该方法应用于学习系统中，该学习系统包括模型建立模块和控制模块，该方法包括：模型建立模块建立训练模型，并向控制模块返回模型句柄；控制模块获取该模型句柄；控制模块获取配置参数，配置参数用于指示训练模型需要采用的运行方式，该运行方式包括本地运行方式或分布式运行方式；控制模块根据配置参数确定训练模型需要采用的运行方式；控制模块基于运行方式读取数据；控制模块根据模型句柄和运行方式，运行训练模型，得到数据的训练模型的训练结果。
控制模块训练模型运行方式配置参数句柄模型建立模块方法和装置分布式运行学习系统分布式环境分布式集成离线开发训练结果返回申请

[发明专利]一种人工智能语音识别系统-CN201910718445.6在审
发明人：王军;黄鹏;鲍曦 -专利权人：安徽赛福贝特信息技术有限公司
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能语音识别系统，包括语言模型训练模块、声学模型训练模块和语音解码处理模块，所述语言模型训练模块和所述声学模型训练模块分别与所述语音解码处理模块连接并完成模型训练和服务支持，其中；所述语言模型训练模块包括词法分析单元有益效果：通过集成语言模型训练模块和声学模型训练模块实现双通道信息数据库，通过采集语音信息传输至语音解码处理模块实现文字信息以及语音信息的输出，抗干扰性能好，而且提取识别精确度高，能针对含有杂音的原音以及声波较弱的原音
语言模型训练语音解码处理句法分析单元模型训练模块语音识别系统人工智能词法分析声学模型训练模块原音结构分析单元语义分析单元语音信息传输抗干扰性能信息数据库声波服务支持集成语言模块连接模块实现模型训练文字信息语音信息和声学目标语双通道杂音采集输出

[外观设计]用于电脑的人工智能机器学习的图形用户界面-CN201930349056.1有效
发明人：李章誉;徐昀;张艳芬 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： 14-02 文献下载
摘要：设计3主视图所示界面，界面中“模型训练”步骤模块突出显示，“模型训练”步骤模块在界面中部对应有“模型训练”模块页，“模型训练”模块页中有“进入”按钮。用户点击“模型训练”模块页中的“进入”按钮可以进入“模型训练”步骤模块的配置界面，对“模型训练”步骤模块进行配置，“模型训练”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型训练”模块页中。设计7主视图所示界面，界面中“模型训练”步骤模块突出显示，“模型训练”步骤模块在界面中部对应有“模型训练”模块页，“模型训练”模块页中有“进入”按钮。用户点击“模型训练”模块页中的“进入”按钮可以进入“模型训练”步骤模块的配置界面，对“模型训练”步骤模块进行配置，“模型训练”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型训练”模块页中。设计8主视图所示界面，界面左侧有“行为数据”步骤模块、“反馈数据”步骤模块、“模型训练”步骤模块、“模型应用”步骤模块，各步骤模块组成
用于电脑人工智能机器学习图形用户界面

[发明专利]一种面向用户的动态阈值模型训练系统及方法-CN202111140673.3在审
发明人：凌世情;王欣;张福海;昌正科;曹双华;陶佳林;喻松;彭瑞华;刘峰;刘双 -专利权人：核电运行研究（上海）有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种面向用户的网页端动态阈值模型训练系统，包括系统界面，以及与系统界面连接的数据导入模块、数据选择模块和模型训练模块；所述数据导入模块用于导入不同数据源的测点数据，并将不同数据源的测点数据进行同源处理，生成原始数据并输入至数据选择模块；所述数据选择模块用于从原始数据中选择模型训练所需的数据，生成正常样本集并输入至模型训练模块；所述模型训练模块用于生成验证样本集和健康样本矩阵，以及用于用户在系统界面选择健康样本矩阵后，进行模型训练，将完成训练的模型以多组数组的方式向用户展示。本发明提供的动态阈值模型训练系统，能够满足用户通过简单的配置操作，完成动态阈值模型的训练，实现使用动态阈值模型对设备进行更有效的监管。
一种面向用户动态阈值模型训练系统方法

[发明专利]一种模型训练的多阶段调节数据增强方法-CN202310836859.5在审
发明人：于效宇;李富超;刘艳;崔永拓;朱浩贞 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练的多阶段调节数据增强方法，包括信息预处理模块、判别器模块、训练偏好计算模块、类别信息扩增模块和训练集更新模块五个模块，该方法的步骤包括在线类别信息库的建立与模型的预训练、模型训练与判别、阶段性训练偏好的计算、类别信息的扩增和训练集更新与模型续练，本发明基于模型训练偏好对数据增强方法进行优化，优化目前大部分数据增强手动设置参数与人工匹配的问题，使数据增强与模型的匹配更具客观性，同时，在模型的训练中引入判别器，依据模型的训练情况将训练划分为多个阶段，用阶段性的训练偏好多次调节训练集的类别信息量，迫使模型在下一次训练中更加关注对某些类别的学习，使数据增强算法与模型之间的匹配更加完善。
一种模型训练阶段调节数据增强方法

[发明专利]特征提取模型的训练方法、信息推荐方法、装置和设备-CN202211461204.6在审
发明人：庄旭 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供一种特征提取模型的训练方法及装置、信息推荐方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。特征提取模型的训练方法包括：基于第一训练图像集对待训练的第一模型进行训练，所述第一模型包括级联的第一特征提取模块和第二特征提取模块，所述第一特征提取模块包括级联的点卷积模块和深度卷积模块；利用特征映射模块替换训练后的第一模型中的第二特征提取模块，得到第二模型；通过所述第一训练图像集对所述第二模型进行训练，将训练后的第二模型中的第一特征提取模块的点卷积模块和深度卷积模块进行融合，并将融合后的第二模型确定为目标模型。
特征提取模型训练方法信息推荐装置设备

[发明专利]语音识别装置、模型训练方法、及交通信息服务平台-CN200810038370.9无效
发明人：蒋昌俊;曾国荪;陈闳中;苗夺谦;闫春钢;方钰;吴俊伟;白星振 -专利权人：同济大学
申请日： 2008-05-30 - 公布日： 2008-10-15 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种语音识别装置，包括数据采集管理模块、语音识别模块、模型训练模块，数据采集管理模块、模型训练模块分别与语音识别模块连接；模型训练模块用于产生可供识别器识别的HMM模型，其包括训练配置信息单元、语音编码转换单元、训练过程控制单元、训练强度控制单元；数据采集管理模块包括录制单元、数据存储整理单元；语音识别模块包括数据预处理单元、语音回放单元、识别单元。由于本发明不但提供语音识别模块，还提供了配套的数据采集管理模块和模型训练模块，因此可方便地根据不同城市的交通路名情况配置相应识别装置，达到通行性的效果。在训练数据充足的情况下，使用本发明训练过程得到的HMM模型识别正确率也将得到保证。
语音识别装置模型训练方法交通信息服务平台

[发明专利]一种基于深度学习的人工智能网络优化训练系统及方法-CN202211701442.X在审
发明人：朱登华 -专利权人：江苏东蓝信息技术有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的人工智能网络优化训练系统及方法，通过设置发起请求模块发起所需训练请求，通过参数收集模块接收发起的训练请求并收集该人工智能网络的相应参数，通过模型匹配模块根据接收的人工智能网络的相应参数及发起的训练请求，从深度学习训练模型中选择与人工智能网络的相应参数及发起的训练请求所匹配的训练模型；通过训练确定模块确定训练模块及与训练模块相关的参数；通过训练参数收集模块接收与训练模块相关的参数及训练结果，并根据与训练模块相关的参数及训练结果对训练确定模块以及深度学习训练模型进行优化
一种基于深度学习人工智能网络优化训练系统方法

[发明专利]物体检测模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910108522.6在审
发明人：巢中迪;庄伯金;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-02-03 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种物体检测模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域。该物体检测模型训练方法包括：获取训练样本；将训练样本输入到物体检测模型中进行模型训练，其中，物体检测模型包括检测模块、分类模块和判别模块；在模型训练过程中得到由检测模块产生的检测损失、由分类模块产生的分类损失和由判别模块产生的判别损失；根据检测损失、分类损失和判别损失更新物体检测模型，得到目标物体检测模型。采用该物体检测模型训练方法训练得到的目标物体检测模型能够有效提高物体检测准确率。
物体检测模型训练目标物体检测计算机设备存储介质分类模块检测模块判别模块训练样本模型训练过程人工智能领域分类检测准确率更新

[发明专利]模型的优化训练系统、方法以及相关装置-CN202310809243.9有效
发明人：肖锡尧;郑叔亮;李文珏 -专利权人：北京聆心智能科技有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型的优化训练系统、方法以及相关装置。该系统中，数据采集模块基于数据采集配置获取多模态数据；数据评估模块基于为不同模态数据匹配的模型评估标准配置，确定多模态数据与大语言模型之间的匹配程度得到数据质量评估报告；模型训练模块根据数据质量评估报告，调整大语言模型的模型结构和/或训练超参数，生成模型训练需求信息；模型训练反馈模块基于模型训练需求信息，在数据采集配置中添加针对多模态数据的采集调整方式。该系统不仅以多模态数据替代单一的语言文本数据，突破传统模型的性能限制，还建立模型训练需求与训练数据采集方式之间的动态反馈，提升训练数据与模型训练需求的匹配程度，优化模型训练效果。
模型优化训练系统方法以及相关装置

[发明专利]一种半导体制造设备的预测性维护与健康管理的方法-CN201810493741.6有效
发明人：金超;李杰;刘宗长;史喆;晋文静 -专利权人：北京天泽智云科技有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本发明涉及半导体制造的智能维护领域，公开了一种半导体制造设备的预测性维护与健康管理的方法，包括建模策略模块、模型训练模块和故障预测模块，建模策略模块确定设备的关键组件与建模策略，模型训练模块仅利用健康状态数据训练关键组件的模型，故障预测模块根据实时数据更新模型并实时预测关键故障类型；建模策略模块输出需要进行预测性维护的关键组件，以及应该作为预测性维护目标的关键故障模式，作为模型训练模块的输入，模型训练模块对所选关键性组件的关键故障训练模型，最终由故障预测模块建立模型成长的体系进行故障预测。
一种半导体制造设备预测维护健康管理方法

[发明专利]模型训练系统、方法、设备、可读存储介质及程序产品-CN202211676822.2在审
发明人：查欣 -专利权人：上海涵润汽车电子有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练系统、方法、设备、可读存储介质及程序产品，系统包括前端子系统、后端子系统和数据服务器，前端子系统包括任务管理模块、模型管理模块和模型训练与结果下载模块，后端子系统包括数据处理模块、多线程管理模块和训练框架模块。可以通过前端子系统中与用户进行交互，上传用于创建训练任务的任务元数据，及与训练任务相关联的训练数据集、算法文件、网络层文件、模型结构文件、训练实例，通过后端子系统将前端子系统上传的文件存储于数据服务器，根据训练实例创建训练子线程，以进行模型训练。这样，用户直接在前端子系统中上传数据即可于后端子系统中进行模型训练，简化了模型训练的流程，有效提高模型训练的效率。
模型训练系统方法设备可读存储介质程序产品

[发明专利]一种主机访问关系异常行为自适应检测装置及其监测方法-CN201910273130.5有效
发明人：荚佳;朱震;程度;张福 -专利权人：北京升鑫网络科技有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开一种主机访问关系异常行为自适应检测装置，包括监控模块、数据源模块、服务接口模块、存储模块、模型训练单元、异常检测单元、告警模块和检索模块：监控模块，连接于所述模型训练单元以监控所述模型训练单元的运行状况；数据源模块，连接于所述模型训练单元；服务接口模块，连接于所述模型训练单元；存储模块，连接于所述模型训练单元；异常检测单元，连接于所述模型训练单元；连接于所述存储模块；告警模块，连接于所述异常检测单元；检索信息，连接于所述存储模块。
一种主机访问关系异常行为自适应检测装置及其监测方法