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[发明专利]选择学习模型-CN201780097362.9在审
发明人： A.赫尔南德斯赫兰兹;L.安德尔松;S.塔亚蒙;J.阿拉乌霍 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：根据第一方面，呈现了一种用于动态选择用于传感器装置的学习模型的方法。学习模型被配置用于基于传感器确定输出数据。该方法包括以下步骤：基于传感器装置中当前加载的学习模型的性能，检测对用于传感器装置的新学习模型的需要；基于来自至少一个传感器（3a‑b）的传感器数据来确定至少一个特征候选，其中至少一个特征候选中的每一个特征候选与不同的传感器数据源关联；基于至少一个特征候选和候选学习模型中的每一个候选学习模型的输入特征，从候选学习模型的集合中选择新学习模型；以及触发新学习模型被加载到传感器装置上，替换当前加载的学习模型。
选择学习模型

[发明专利]选择学习模型的系统及选择学习模型的方法-CN202110900758.0在审
发明人： C·利马桑切斯;野中雄一;金丸隆;小松佑人 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：课题在于，提供选择学习模型的系统及选择学习模型的方法，从训练完成的学习模型中选择利用于新任务的适合的学习模型。解决手段在于，存储装置存放多个现有学习模型各自的关联信息。处理器参照关联信息，取得关于多个现有模型各自的任务的内容的信息、以及多个现有模型各自的训练数据的特征量矢量。处理器基于关于新任务的内容的信息与关于多个现有模型各自的任务的信息之间的比较结果、以及新特征量矢量与多个现有模型各自的特征量矢量之间的比较结果，从多个现有模型选择用于新任务的候选学习模型。
选择学习模型系统方法

[发明专利]基于机器学习的特征选择方法、装置、设备及存储介质-CN201910342060.4有效
发明人：陈刚;兰翔;钟磊 -专利权人：武汉众邦银行股份有限公司
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的特征选择方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的交易数据以及预设个参考特征选择模型；提取所述交易数据中的参考特征信息；通过所述参考特征选择模型对所述参考特征信息进行特征选择；根据选择出的参考特征信息对所述参考特征选择模型进行评分，得到模型评分结果；根据所述模型评分结果选择出目标特征选择模型，将所述目标特征选择模型选择出的参考特征信息作为目标特征信息，从而通过多种模型结合，选择出最优的特征选择模型进特征选择，相较于单一变量选择方法有很大的效率提升，显著提升了模型对变量选择的分类精度和泛化能力。
基于机器学习特征选择方法装置设备存储介质

[发明专利]选择模型训练方法、模型选择方法、装置及电子设备-CN202011015454.8在审
发明人：张发恩;田贵成 -专利权人：创新奇智（青岛）科技有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种选择模型训练方法、模型选择方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取历史训练数据集中的各项历史训练数据对应的训练模型集；根据历史训练数据集和训练模型集构建元训练数据集；使用元训练数据集对初始多分类模型进行训练，得到目标多分类模型，目标多分类模型用于根据训练数据集进行训练模型的选择。
选择模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种机器学习模型选择方法-CN201911034545.3在审
发明人：杨忠勋 -专利权人：深圳市超算科技开发有限公司
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种机器学习模型选择方法，主要包括模型设置、训练测试、模型评估、模型选择、预测推理、模型监控，通过模型选择策略和模型评估结果选出采用的算法模型，模型选择过程分解为资源消耗、性能、业务风险等多个方面，更广泛的覆盖了机器学习模型选择所涉及的必要和关键过程，可以适用于各种类型机器学习算法模型的选择，通用性高。同时采用资源消耗、性能、业务风险等多个维度来作为模型选择的依据，除了使用常规的模型性能，还将工程代价和业务风险引入到模型选择过程，有效保证了算法模型的高工程可用性和低应用风险，实用价值高。
模型选择机器学习模型模型评估算法模型资源消耗机器学习算法可用性多个方面关键过程过程分解模型设置训练测试常规的低应用推理维度监控引入预测覆盖保证

[外观设计]食品选择模型分类工具-CN202130609879.0有效
发明人：张志军;于卉泉 -专利权人：上海共荣医学科技有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： 15-99 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：食品选择模型分类工具。2.本外观设计产品的用途：用于同类型食品模型的分类。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
食品选择模型分类工具

[发明专利]一种样本选择模型的确定方法及装置-CN201910787004.1在审
发明人：杜森垚 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2019-08-24 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：公开了一种样本选择模型的确定方法及装置，包括：获取目标计算模型和已标注的样本数据集合；并获取多个样本选择模型；利用各所述样本选择模型对所述已标注的样本数据集合进行选择，得到相应的已标注样本子集合；基于所述目标计算模型及所述各已标注样本子集合，确定所述已标注样本子集合各自对应的评价结果；根据所述评价结果，从所述多个样本选择模型中确定优选样本选择模型；利用样本选择模型对已标注的样本数据集合进行选择，得到相应的已标注样本子集合；再根据已标注样本子集合代入目标计算模型得到的评价结果，来确定优选样本选择模型；实现了对于样本选择模型的评价和选择，进而针对性的提高了目标计算模型的训练效率。
一种样本选择模型确定方法装置

[发明专利]选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备-CN202010136537.6在审
发明人：杨傲楠 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能领域，提供了选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备。选择器模型的训练方法包括：获取奖励函数和图像检测条件；执行训练步骤，训练步骤包括：根据奖励函数和图像检测条件对选择器模型进行训练，得到待优化的选择器模型；根据待优化的选择器模型和图像检测条件对奖励函数进行训练将待优化的奖励函数作为新的奖励函数，将待优化的选择器模型作为新的选择器模型，循环执行训练步骤，直到得到目标奖励函数以及目标选择器模型。其中，目标奖励函数和目标选择器模型满足预设训练停止条件，从而提高选择器模型的训练精度，进而根据训练好的目标选择器模型选择出更准确的图像检测器。
选择器模型训练方法图像检测相关设备

[发明专利]多模型特征融合方法/系统、计算机可读存储介质及设备-CN201810044482.9在审
发明人：汪宏;叶浩;邵蔚元;郑莹斌 -专利权人：中国科学院上海高等研究院
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种多模型特征融合方法/系统、计算机可读存储介质及设备，方法包括：训练多个识别模型，并利用训练好的识别模型形成候选模型集合；定义一选择模型集合；从候选模型集合选择一识别模型与选择模型集合中的模型组合成一临时模型集合；通过一测试集合测试临时模型集合的精确度；遍历候选模型集合，选择使得临时模型集合精确度最高的模型，将精确度最高的模型从候选模型集合中剔除，并加入选择模型集合；循环执行组合步骤至遍历步骤，直至选择模型集合中模型的个数达到预设数量本发明可以进行高效的模型融合，特别是在模型数量较多时，能快速的从模型集合中选择有限的模型，使得选中的模型组合接近最佳组合，且具有快速、高效的特点。
模型集合候选模型集合计算机可读存储介质模型特征模型组合遍历测试集合选择模型融合模型形成循环执行组合步骤最佳组合融合预设剔除

[发明专利]用于主动学习的候选列表选择模型-CN201980033302.X在审
发明人： D.普拉姆利;M.H.S.塞格勒 -专利权人：伯耐沃伦人工智能科技有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：提供了用于基于机器学习(ML)技术生成选择模型的方法和设备，该选择模型用于选择需要特定属性相关验证的化合物候选列表。用于生成选择模型的迭代过程或反馈循环可以包括：接收从属性模型输出的预测结果列表，用于预测多个化合物是否与特定属性相关联和属性模型分数；基于属性模型分数和/或预测结果列表再训练选择模型；使用再训练的选择模型从与预测结果列表相关联的多个化合物中选择化合物候选列表；发送所选的化合物候选列表以进行特定属性相关验证，其中使用另一种ML技术来基于验证更新属性模型；重复选择模型的接收和再训练，直到确定选择模型已经被有效训练。
用于主动学习候选列表选择模型

[发明专利]模型推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202111112895.4在审
发明人：詹培旋;李梦瑶;王彬;贾巨涛;宋德超 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种模型推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取待匹配的应用数据；确定与应用数据对应的模型选择参数；按照模型选择参数，确定应用数据分别与各模型各自的匹配度；获取匹配度大于匹配度阈值的N个模型；从N个模型中确定向用户推荐的模型。本申请的方案能够提取应用数据中的模型选择参数，并根据模型选择参数向用户推荐模型，大大降低了选择模型时用户的等待时间。
模型推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]超分模型处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310011903.9在审
发明人：白杨;赵文骞;沈小勇;吕江波 -专利权人：深圳思谋信息科技有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种超分模型处理方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：确定超分模型的模型参数和通道选择参数；对模型参数和通道选择参数进行多轮迭代的交替优化，得到目标模型参数和目标通道选择参数；根据目标模型参数和目标通道选择参数，确定目标超分模型；其中，目标通道选择参数用于剪裁超分模型的模型字典以得到轻量化的、且具有目标模型参数的目标超分模型。采用本方法，能够实现超分模型的轻量化。
模型处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]电动汽车充电预测方法、装置及设备-CN202211379306.3在审
发明人：黄天罡;董宸;夏彦辉;王啸;何柳 -专利权人：阳光电源（南京）有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车充电预测方法、装置及设备，涉及电动汽车的技术领域，构建用户驾驶电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型，在该初始选择模型中充分考虑用户出行意愿；根据选择模型预测得到的理论充电选择结果以及基于实测或者调研得到的实际充电选择结果，不断优化初始选择模型的模型系数，得到目标选择模型；基于目标选择模型对电动汽车充电时所选择的充电站进行预测，从而在进行电动汽车充电预测时，充分考虑用户出行意愿并准确预测用户驾驶电动汽车时将要选择进行充电的充电站
电动汽车充电预测方法装置设备

[发明专利]导向孔钻进轨迹预测方法和装置-CN201710483292.2在审
发明人：于小民;蔡绍洪;夏换;李爽 -专利权人：贵州财经大学
申请日： 2017-06-22 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了导向孔钻进轨迹预测方法和装置，包括获取用户在操作界面上的选择操作，选择操作包括第一选择操作、第二选择操作和第三选择操作；根据第一选择操作获取模型参数、塑形参数和材料载荷；根据第二选择操作将模型参数和材料载荷生成装配体模型；判断装配体模型和网格模型是否满足需求；如果满足需求，则根据第三选择操作对装配体模型和网格模型进行计算，生成位移曲线，可以在轨迹发生较大偏移时提前采取相应措施，防止较大偏移。
导向钻进轨迹预测方法装置

[发明专利]基于非对称离散选择模型的路径选择方法-CN202110270914.X有效
发明人：李大韦;冯思齐;宋玉晨;任刚;杨敏;刘向龙 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非对称离散选择模型的路径选择方法，考虑了路径选择建模中选择概率随效用函数不均匀变化的现象。非对称离散选择模型包括互补双对数模型、Scobit模型和非均匀Logit模型等均具有闭合形式的选择概率函数。在进行路径选择建模时，根据出行者选择集内路径确定非对称离散选择模型的表达式，采用极大似然法进行模型估计，最终根据所得参数值大小和显著性，分析出行者对路径属性的感知与偏好。经GPS轨迹数据的检验，非对称模型的拟合效果优于传统的Logit模型，验证了该路径选择方法的有效性。本发明能更好地描述实际出行行为，解释了路径选择建模中的类别不平衡现象，在优化道路资源分配方面具有积极意义。
基于对称离散选择模型路径方法

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