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[发明专利]一种地铁环境中行人异常行为检测方法及装置-CN202110303216.5在审
发明人：龙育才;高国飞;李璐;王爱丽;王子腾;田青;郑宣传;孙喜利;刘宇 -专利权人：中铁信（北京）网络技术研究院有限公司;中铁信息工程集团有限公司;深圳市地铁集团有限公司;北京城建设计发展集团股份有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：所述地铁环境中行人异常行为检测方法包括：获取车站图像组；提取车站图像组的轨迹特征；获取训练后的局部轨迹特征模型以及训练后的全局轨迹特征模型；将所述轨迹特征输入至所述局部轨迹特征模型以及全局轨迹特征模型以获取行人异常情况本申请的地铁环境中行人异常行为检测方法通过局部轨迹特征模型以及全局轨迹特征模型两种模型进行车站的预测，通过局部轨迹特征模型来判断个体的异常情况，通过全局轨迹特征模型来判断群体事件，实现了一种鲁棒的实时地铁环境行人异常行为检测方法
一种地铁环境行人异常行为检测方法装置

[发明专利]一种基于旧数据增量检测新数据的方法-CN202211206337.9在审
发明人：靳雨桐;张杰;陈扬 -专利权人：中科苏州智能计算技术研究院
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于旧数据增量检测新数据的方法，先以旧数据作为输入，通过提取有效特征并送入检测器中，得到能检测旧数据的模型并定义为旧模型；而后将旧模型进行备份，其一冻结模型参数仍作为旧模型，且备份所得未冻结模型参数的定义为新模型；对两个模型都输入新数据，提取得到包含旧数据特性的特征和新数据的特征，再利用相关特征转移模块计算两个模型所提取特征的亲和矩阵，比较旧数据和新数据之间的相关特征，并将相关特征融合到新模型所学习到的特征中；最后将融合后的特征送入检测器中，并在蒸馏损失的约束下，同时检测新数据、旧数据。应用本发明该方法，既能辅助模型学习新数据，又保留模型对旧数据的学习能力，性能表现好。
一种基于数据增量检测方法

[发明专利]推荐模型的特征管理方法及系统-CN201910606587.3在审
发明人：梁超;崔瑞 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种推荐模型的特征管理方法、系统及存储介质；方法包括：在推荐模型的机器学习框架中植入特征管理实例；在推荐模型的离线训练阶段，从日志系统获取推荐模型在线预测阶段的推荐日志，通过特征管理实例中配置的特征处理方式，从推荐日志中提取离线特征，以及基于离线特征形成训练样本，以用于推荐模型的离线训练；在推荐模型的在线预测阶段，通过特征处理方式从用户请求和候选对象的信息中提取在线特征，以用于推荐模型的在线预测，以及利用用户的特征和在线预测所推荐的对象的特征通过本发明，能够优化特征处理以提升训练推荐模型的效率以及推荐模型预测的精度。
推荐模型特征管理方法系统

[发明专利]基于闭环反馈的模型校正方法、装置和计算机设备-CN202110475175.8在审
发明人：吴绍锋 -专利权人：平安普惠企业管理有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于闭环反馈的模型校正方法、装置、计算机设备和存储介质，基于检测模型的特征提取层提取校正样本的第一特征向量，以及基于所述检测模型的隐藏层提取第二特征向量；基于相似度计算模型对所述校正样本进行特征提取，得到第三特征向量；进而将所述检测模型特征提取层提取的第一特征向量替换为所述第三特征向量，以及将所述检测模型的隐藏层提取的第二特征向量替换为所述第三特征向量，并基于反向传播算法，对所述检测模型进行校正。本申请从从模型的特征空间和概率空间进行修正，从而反向传播，对模型进行校正。
基于闭环反馈模型校正方法装置计算机设备

[发明专利]生成模型的方法、装置、设备以及存储介质-CN202011530270.5在审
发明人：刘昊骋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了生成模型的方法、装置、设备以及存储介质，涉及机器学习和大数据处理等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取样本资源特征和与样本资源特征对应的样本标签；根据样本资源特征和样本标签，确定第一筛选因子，以及根据第一筛选因子，从样本资源特征中确定第一资源特征；根据与预先训练的逻辑回归LR模型关联的参数，确定第二筛选因子，以及基于第二筛选因子，从第一资源特征中确定第二资源特征，基于第二资源特征得到目标模型的特征；将目标模型的特征作为目标模型的输入，将与目标模型的特征对应的样本标签作为目标模型的输出，训练机器学习模型，得到目标模型。
生成模型方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种基于压缩流形模式的网格模型特征编辑方法-CN201910135990.2有效
发明人：尹梦晓;吴田星;欧阳万里;杨锋 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩流形模式的网格模型特征编辑方法，包括步骤：1)获取三角网格模型的基本参数；2)利用压缩流形模式对三角网格模型进行重构计算，获得三角网格模型的特征骨架模型；3)根据用户交互操作，对三角网格模型的特征骨架模型进行变形编辑，通过计算得到变形编辑后的骨架模型；4)对变形编辑后的骨架模型通过计算进行骨架模型平滑处理；5)根据原网模型构造的特征骨架模型对变形编辑的特征骨架模型添加网格模型细节；6)基于原网格模型的微分坐标对添加细节的网格模型进行修复，得到变形编辑后的网格模型。本发明首次实现基于压缩流形模式构造网格模型的特征骨架，且采用保持原网格模型的微分坐标，使得编辑后的网格模型更加真实。
一种基于压缩流形模式网格模型特征编辑方法

[发明专利]用于生成神经网络的自然语言描述的技术-CN202180048218.2在审
发明人：维沙尔·因德·西卡 -专利权人：维亚奈系统公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：人工智能(AI)模型包括一个或多个特征模型，所述一个或多个特征模型以分层方式耦接到一个或多个观察器模型。所述特征模型被配置来处理输入以检测所述输入内的不同特征。所述观察器模型被配置来分析所述特征模型在处理所述输入期间的操作以生成各种类型的观察。一种类型的观察包括自然语言表达，所述自然语言表达传达给定特征模型的各种架构特性和/或功能特性如何影响处理所述输入以检测特征，从而揭示所述给定特征模型通过其进行操作的底层机制。
用于生成神经网络自然语言描述技术

[发明专利]3D模型的扩充方法-CN201510144419.9有效
发明人：高华水;蔡世光 -专利权人：英华达（上海）科技有限公司;英华达（上海）电子有限公司;英华达股份有限公司
申请日： 2015-03-30 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出一种3D模型的扩充方法，即将多个模型组合成新模型的方案。先获取第一模型和第二模型的特征化信息，然后将所述第二模型的特征化信息叠加至所述第一模型，以形成新模型。这样在原有模型的基础上，可以加上所需要的特征化信息，不仅提高了灵活度、灵敏性，同时减少了制作新模型的资源消耗。另外，这些特征化信息只要是具备将其转化为3D模型的条件即可，因此应用面也较为广泛。此外，在原有模型的基础上加上特征化信息，微小的特征化信息可以保护产品的产权信息，较大的特征化信息可以用于产品展览、宣传的作用。
模型扩充方法

[发明专利]模型训练方法以及相关产品-CN202210478030.8有效
发明人：刘子璐 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型训练方法以及相关产品。模型训练方法包括：获取对象的对象信息和多媒体数据的属性信息；采用双塔特征提取模型对对象的对象信息进行特征提取处理，得到对象的底层语义特征和高层语义特征；并采用双塔特征提取模型对多媒体数据的属性信息进行特征提取处理，得到多媒体数据的底层语义特征和高层语义特征；采用交互增强模型对目标底层语义特征进行增强处理，得到目标增强特征；基于对象的高层语义特征与多媒体数据的高层语义特征之间的相似差异性，以及目标高层语义特征和目标增强特征之间的相似差异性，对交互增强模型及双塔特征提取模型进行同步训练。采用本申请，可以提升特征提取模型提取特征的准确性。
模型训练方法以及相关产品

[发明专利]一种面向复杂工业过程难测参数的软测量方法-CN201910397985.9在审
发明人：汤健;余刚;赵建军;王猛 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：采用相关系数法对高维原始特征进行线性选择，基于预设定的线性特征选择系数集合得多组线性特征子集；采用互信息法对高维原始特征进行非线性选择，基于预设定的非线性特征选择系数集合获得多组非线性特征子集；分别基于线性与非线性特征子集构建线性子模型和非线性子模型，得到线性特征线性模型、线性特征非线性模型、非线性特征线性模型、非线性特征非线性模型共4类子模型子集；基于优化选择算法和加权算法对上述候选子模型进行选择与合并，获得具有较高泛化性能的难测参数选择性集成软测量模型采用磨矿过程球磨机的高维机械振动频谱数据构建磨机负荷参数软测量模型仿真验证了有效性。
非线性特征线性特征子模型子集高维复杂工业过程非线性模型软测量模型系数集合线性模型原始特征软测量预设定构建球磨机优化选择算法非线性选择选择性集成泛化性能仿真验证互信息法机械振动加权算法磨机负荷磨矿过程频谱数据系数法合并

[发明专利]滨海湿地碳汇评估模型构建方法、评估方法和电子设备-CN202311118002.6在审
发明人：秦华伟;马元庆;张明亮;辛荣玉;盖芸芸;宋秀凯;王建步;刘爱英;高修志;任玉水;赵晓杰;王万冠;王文君 -专利权人：山东省海洋资源与环境研究院（山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心）
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本申请涉及碳储量监测技术，具体涉及一种滨海湿地碳汇评估模型构建方法、评估方法和电子设备，碳汇评估模型包括：第一特征提取网络、第二特征提取网络、成熟度预测模型和评估模型；获取样本数据；将第一近地图像数据输入至第一特征提取网络，提取演变区域的静态特征和时序变化特征；将气象数据输入至第二特征提取网络，提取气象特征；将静态特征，时序变化特征和气象特征作为成熟度预测模型的输入，将成熟度数据作为输出对成熟度预测模型进行多轮次训练，直至损失函数小于预设阈值，得到训练好的成熟度预测模型；将成熟度数据，气象特征和第二近地图像数据输入评估模型，对评估模型进行多轮次训练，得到训练好的碳汇评估模型。
滨海湿地评估模型构建方法电子设备

[发明专利]基于模型库的智能数据提取方法-CN201611069274.1有效
发明人：程永新;谢涛;吴泽锋 -专利权人：上海轻维软件有限公司
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型库的智能数据提取方法，包括如下步骤：a)预先定义多个数据模型，并为每个模型的每个字段设置特征，形成模型库的字段特征；b)对待提取数据源的样本数据进行数据特征提取并过滤掉特征相同的数据；c)将提取到的数据源的特征样本与模型库的字段特征进行特征匹配，选取特征匹配度最高的模型作为该数据源的特征模型；d)根据选定的数据模型对数据源进行格式化提取。本发明提供的基于模型库的智能数据提取方法，通过特征抽取和特征匹配评分完成数据提取，提高识别格式化的效率，无需对数据进行建模，并可以根据分析需求方便地进行模型更新。
基于模型库智能数据提取方法

[发明专利]一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211060836.1有效
发明人：赵闻飙;林晓彤 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例中针对将用户数据涉及维度进行组合后的每个维度组合，将用户数据中该维度组合内包含的维度对应的数据输入到特征表示模型中，得到该维度组合对应的特征数据以同一用户在不同维度组合对应的特征数据之间的偏差最小化为优化目标，对特征表示模型进行训练。最后，特征表示模型将提取的特征数据输入业务模型，使业务模型执行业务。在此方法中，将同一用户的不同维度组合对应的特征数据之间偏差最小化为目标，训练特征表示模型，可以使特征表示模型学习到不同维度下的数据之间的隐含关系，从而提高特征表示模型表示特征数据的准确性以及业务模型执行业务的准确性
一种模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]建立视频分类模型以及视频分类的方法、装置-CN201910461500.8有效
发明人：牛国成;何伯磊;肖欣延 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种建立视频分类模型与视频分类的方法、装置，方法包括：获取各视频及其对应的类别标注结果；分别从各视频中提取预设类型的特征，并基于各特征构建各视频对应的组合特征；将从视频中提取的各特征与该视频对应的组合特征分别作为分类模型的输入，获取分类模型针对该视频的各特征与组合特征的输出结果；根据分类模型针对视频的各特征与组合特征的输出结果与该视频对应的类别标注结果，分别获取同一个视频的各特征与组合特征对应的损失函数；根据同一个视频的各特征以及组合特征对应的损失函数确定分类模型的损失函数，并利用分类模型的损失函数调整分类模型的参数，得到视频分类模型。本发明能够提升所建立的视频分类模型的分类准确性。
建立视频分类模型以及方法装置

[发明专利]一种基于需求簇构建软件产品特征树模型的方法-CN201310019524.0无效
发明人：俞东进;袁友伟;殷昱煜;李万清;穆海伦;邵建伟;耿鹏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-01-18 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于需求簇构建软件产品特征树模型的方法，本发明包括向需求关系图输入模块、原始特征模型树生成模块、特征模型树完善模块和特征模型树输出模块，软件产品有向需求关系图输入模块读入软件产品需求项的组成信息，生成软件产品有向需求关系图，设置表征需求项之间的依赖强度的关系权值，原始特征模型树生成模块首先置空特征树，再根据有向需求关系图生成特征树各层的初始特征节点，同时记录需求项和特征节点之间的映射关系，特征模型树完善模块通过执行分解判断、相似判断和排斥判断完善原始特征模型树，并添加根节点。本发明提高了构建软件产品特征树模型的自动化程度，实现基于有向需求关系图的软件产品特征树模型的自动生成。
一种基于需求构建软件产品特征模型方法