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[发明专利]一种域自适应图像分类模型训练方法及装置-CN202211286209.X在审
发明人：卫星;秦雄博;杨帆;毕翔;闻斌;张立;胡太长;赵冲;陆阳 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种域自适应图像分类模型训练方法及装置，该方法包括：对源域和目标域中的数据进行预处理，分别获得源域的数据样本构成的源域数据集、目标域数据样本构成的目标域数据集；使用注意力机制联合所述源域数据集和所述目标域数据集，以生成中间域数据集；利用所述源域数据集和所述中间域数据集对图像分类网络进行训练，以生成第一图像分类模型；利用所述中间域域集和目标域数据集对所述第一图像分类模型进行训练，以获取域自适应图像分类模型。本发明通过使用注意力机制合成一个中间域，然后进行多级特征对齐，最后将域自适过程划分为两步，有效解决了因源域和目标域数据分布差异较大导致的图像分类网络性能下降的问题。
一种自适应图像分类模型训练方法装置

[发明专利]基于子领域适配字典学习的工业系统故障诊断方法和系统-CN202210765643.X在审
发明人：阳春华;王卓越;黄科科;周灿;吴德浩;李勇刚;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于子领域适配字典学习的工业系统故障诊断方法和系统，方法：S1，利用具有标签的源域工况数据初始训练故障分类器，使用初始训练得到的故障分类器对目标域工况数据初始化伪标签；S2，利用源域工况数据和目标域工况数据，构建目标函数进行迁移字典学习；所述目标函数引入LMMD距离度量源域和目标域之间的子领域差异；S3，利用源域工况数据的稀疏表示重新训练故障分类器，并对目标域工况数据的稀疏表示进行分类概率预测，使用分类预测概率值更新目标域工况数据的伪标签；S4，重复S2和S3，直到迭代结束，此时的目标域伪标签中预测概率最大的类别即为对目标域工况下的故障诊断结果。本发明能够准确的进行工业过程跨域故障诊断。
基于领域字典学习工业系统故障诊断方法

[发明专利]基于区分置信度水平的可迁移图像识别方法及系统-CN202110984978.6有效
发明人：张凯;王帆;王潇涵;孔妍;张梅玉;杨光远 -专利权人：山东力聚机器人科技股份有限公司
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区分置信度水平的可迁移图像识别方法及系统，其首先采用源域数据训练得到源域预训练模型，利用源域模型训练得到的参数作为目标域模型的特征提取参数和分类参数，使目标域模型基于源域模型的训练参数从目标域数据中选出伪标签可信样本，并利用选出的可信样本为不可信样本赋予伪标签和权重，有效地降低了当前所有目标域图像伪标签的不确定性；最后通过带有伪标签的目标域数据和源域数据一起训练优化目标域模型，使最终得到的目标域模型的目标图像识别性能得到了极大提高，能够进行快速的迁移和有效的图像识别工作；并有效减少对于目标图像识别的标注，大量减少人力物力。
基于区分置信水平迁移图像识别方法系统

[发明专利]故障诊断模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011128977.3在审
发明人：周星杰;杨康;徐成国;王硕 -专利权人：上海明略人工智能（集团）有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种故障诊断模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该训练方法包括：将第一设备的样本目标域信号和第二设备的样本源域信号分别输入到各自对应的卷积层中，得到第一目标域特征和第一源域特征；将第一目标域特征和第一源域特征分别输入到各自对应的域适配层中，得到第二目标域特征和第二源域特征，基于第二目标域特征和第二源域特征，确定域适配损失；基于第二目标域特征和第二源域特征，确定第一设备分别归属于预设故障类型的第一概率，基于第一概率以及第一设备的目标故障类型，确定第一分类损失；若故障诊断模型的域适配损失和第一分类损失满足第一训练条件，则将当前的故障诊断模型确定为目标故障诊断模型。
故障诊断模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]深度迁移学习智能故障诊断方法、装置、存储介质和设备-CN202010663794.5在审
发明人：李响;何俊;欧阳明;王昕 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：其中，方法包括：获取待识别的目标域数据；将目标域数据输入至故障诊断迁移卷积神经网络模型进行故障判断，得到健康状况标签；故障诊断迁移卷积神经网络模型的训练方法是：将源域样本和目标域样本分别输入故障诊断迁移卷积神经网络模型以提取特征；通过交叉熵损失函数来最小化源域样本上的健康状态分类错误；并通过域自适应模块计算源域样本与目标域样本之间特征的协方差距离；通过迭代优化损失函数对参数进行约束。本发明可减少源域与目标域之间的数据分布差异，达到预测目标域标签的目的，有效提高健康状况标签从源域至目标域的迁移准确性。
深度迁移学习智能故障诊断方法装置存储介质设备

[发明专利]一种基于迁移学习的反欺诈评估方法、装置及电子设备-CN202011132042.2在审
发明人：薛贤巨;孙涛 -专利权人：上海淇玥信息技术有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06F16/955 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的反欺诈评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：分别获取反欺诈源域数据和目标域数据；所述源域数据是具有大于预设数量欺诈标注的领域的用户数据，所述目标域数据是待反欺诈评估的领域的用户数据；对所述源域数据和所述目标域数据进行迁移学习；根据迁移后的源域数据和目标域数据建立反欺诈模型；根据所述反欺诈模型评估欺诈用户。本发明通过对源域和目标域的迁移学习实现对目标域的反欺诈评估，无需对每个业务场景中的数据进行繁琐的数据标注和模型训练，能有效减小反欺诈评估的工作量，减小风控成本。此外，本发明中，源域数据和目标域数据可以不服从相同的分布，具有应用广泛的优势。
一种基于迁移学习欺诈评估方法装置电子设备

[发明专利]一种基于迁移学习的用气行为异常检测方法及系统-CN202210434296.2在审
发明人：边根庆;刘可立 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于迁移学习的用气行为异常检测方法及系统，能够有效提升小样本数据下目标域任务用户异常行为检测的准确性和泛化性，同时减少样本的训练时间，提高检测精度。包括如下步骤：构建CNN‑LSTM‑Attention模型；采集源域数据，将源域数据分为源域训练数据和源域测试数据；基于源域训练数据对模型进行预训练；基于源域测试数据对预训练好的模型进行测试，测试达标后选取迭代次数较少的模型作为异常检测模型；采集目标域数据，将目标域数据分为目标域训练数据和目标域测试数据；基于目标域训练数据对异常检测模型进行微调；基于目标域测试数据和DTW算法对微调后的异常检测模型进行测试，获取并输出检测结果。
一种基于迁移学习行为异常检测方法系统

[发明专利]门店位置推荐方法、装置及电子设备-CN202310492177.7在审
发明人：蔡军 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：该门店位置推荐方法包括获取目标门店信息；在目标门店信息与第一区域的第一匹配度大于第一阈值的情况下，将第一区域确定为目标第一区域；在目标门店信息与第二区域的第二匹配度大于第二阈值的情况下，将第二区域确定为目标第二区域，其中，第二区域为目标第一区域的子区域；向用户推荐目标第二区域，并显示目标第二区域的特征信息。
位置推荐方法装置电子设备

[发明专利]跨域推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及产品-CN202310084391.9在审
发明人：叶祺;王峰;郑智勇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种跨域推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及产品，属于人工智能领域。该方法包括：构建异质网络，异质网络包括样本源域内容节点和样本目标域内容节点之间的节点二部图、样本源域内容节点和样本源域语义标签之间的第一标签二部图、样本目标域内容节点和样本目标域语义标签之间的第二标签二部图；基于节点二部图中存在连接边的样本源域内容节点和样本目标域内容节点、样本源域内容节点在第一标签二部图中对应的样本源域语义标签，以及样本目标域内容节点在第二标签二部图中对应的样本目标域语义标签，生成训练样本；基于训练样本对跨域推荐模型进行训练。该方法可以实现更好的使用该跨域推荐模型向用户推荐目标内容。
推荐模型训练方法装置设备介质产品

[发明专利]基于item边CCA对齐的跨域推荐方法-CN202011392642.2有效
发明人：王岚婷;辛宇;董一鸿;钱江波;陈华辉 -专利权人：宁波大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了基于item边CCA对齐的跨域推荐方法，属于跨域推荐技术领域。本方法对辅助域与目标域中的item边按典型相关系数进行线性对齐；将辅助域中对齐后的item隐含空间特征矩阵进行迁移，避免了辅助域的user特征对目标域user特征的干扰。此外，本发明在UV分解过程中保留了目标域的user特征约束，使得item的迁移过程兼顾了辅助域的item特征，并强调了目标域的user特殊性。因此，本发明所提出的CIAM不仅考虑了辅助域item对目标域item的相似性学习问题，还考虑了目标域的user特点，减轻了跨域推荐的“过拟合迁移”问题。
基于 item cca 对齐推荐方法

[发明专利]一种模型训练的方法、装置及相关设备-CN202111141880.0在审
发明人：王秀东;金鑫;涂丹丹 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练的方法、装置及相关设备，该方法包括以下步骤：提供样本输入接口，样本输入接口用于获取用户输入的源域标注样本和目标域未标注样本，向用户显示目标域未标注样本通过源域模型生成的预测结果，根据修正信息对预测结果进行修正，获得目标域未标注样本的标签，使用目标域未标注样本和标签对源域模型进行更新，输出目标域模型。该方法可以免于开发人员对源域未标注样本进行全部标注，减少人工标注所需的时间，提高目标域模型训练的效率，从而解决图像分割领域的跨域泛化问题。
一种模型训练方法装置相关设备

[发明专利]一种基于无源域域适应的脑电情绪识别方法-CN202310322338.8在审
发明人：李畅;赵红宇;刘羽;宋仁成;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无源域域适应的脑电情绪识别方法，包括：1，对原始脑电信号数据进行预处理后将数据划分为源域和目标域；2，先提取源域数据的微分熵特征，然后构建多层感知机并在源域数据上对其训练，生成受试者的源域模型；3，利用源域模型参数和无标签的目标域数据生成受试者的目标模型；4，利用生成的目标模型实现目标域数据上的情绪分类任务。本发明不使用源域数据仅利用源域模型参数来适应目标域，能达到保护用户隐私的目的，同时能解决因不同受试者数据分布差异而导致模型识别准确率下降的问题，从而增加情绪识别方法在交通等领域的应用价值。
一种基于无源适应情绪识别方法

[发明专利]一种基于领域驱动设计的领域划分评估方法和装置-CN202211510991.9在审
发明人：槐正;徐冬冬;付迎鑫;张哲;徐锐;王健;魏丫丫;徐蕾 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于领域驱动设计的领域划分评估方法和装置，通过确定目标领域；对所述目标领域进行划分，生成子域；所述子域包括核心子域，以及，除所述核心子域以外的多个其他子域；多个所述其他子域之间具有对应的上下文，所述上下文用于表达多个所述其他子域之间的子域关联关系；所述子域具有对应的业务子域；生成预测模型，并采用所述子域关联关系和所述预测模型计算针对所述子域和所述业务子域之间的关联概率值，所述关联概率值用于评估针对所述目标领域的划分操作，自动对目标领域进行划分，既保证了对目标领域进行划分的准确性，也提升了对目标领域进行划分的效率。
一种基于领域驱动设计划分评估方法装置

[发明专利]一种生成领域适应支持向量机的方法-CN201711085524.5在审
发明人：董爱美 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-11-07 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成领域适应支持向量机的方法，属于领域适应学习领域，要解决的技术问题为在领域适应学习中如何充分挖掘领域间数据的共性信息并克服对源域数据和目标域数据标签的依赖；其方法包括如下步骤以源域数据和目标域数据为基础，通过过取样算法生成合成数据；以合成数据和目标域数据为基础，根据概率分布积分均方差最小原理挖掘合成数据和目标域数据之间的共享隐特征空间；以目标域数据为基础，在由共享隐特征空间和原始特征空间组成的扩展特征空间上训练生成领域适应支持向量机可充分挖掘源域数据和目标域数据间的共性信息。该方法能够在不依赖源域数据和目标域数据标签的情况下挖掘源域数据和目标域的共性信息。
一种生成领域适应支持向量方法

[发明专利]泥头车检测方法和计算机可读存储介质-CN202010993906.3在审
发明人：罗铁;邢军华 -专利权人：深圳中兴网信科技有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种泥头车检测方法，包括：采集源域下的泥头车图像以及目标域下的泥头车图像；将源域下两个不同的泥头车图像成对组成正样本，将源域下的一个泥头车图像与目标域下的另一个泥头车图像成对组成负样本；根据正样本和负样本对预设源域模型进行域适应，得到目标检测模型。本发明提供的泥头车检测方法，针对目标域样本不足导致训练的模型效果差的情形，提出成对训练的思想，扩充训练样本；通过使现有标签去适应目标测试数据，通过跨域检测，将在源域学习到的知识用于目标域，在目标检测任务上，建立源域到目标域的映射，大大降低了数据采集成本，显著减少人工标注的时间。
车检方法计算机可读存储介质

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