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[发明专利]模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质-CN202210138296.8在审
发明人：李文进 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开实施例是关于一种模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域，该模型训练方法包括：获取原始模型；若所述原始模型收敛，对所述原始模型进行敏感度分析确定敏感度，并根据所述敏感度获取所述原始模型中每层的实际聚类数；根据所述每层的实际聚类数对各层的权值进行聚类以通过参数共享压缩原始模型，并基于聚类结果对压缩后的原始模型进行训练得到训练好的原始模型。本公开的技术方案在通过引入对原始模型各层的敏感度分析来计算每层的实际聚类数，能够准确地确定实际聚类数并对模型进行压缩，从而提高压缩后的模型的模型精度。
模型训练方法对象处理装置电子设备介质

[发明专利]确定模型分类性能标识的方法、装置、设备及存储介质-CN202111430650.6在审
发明人：王宏刚;刘识;林晓静;李宗朋;苏良立;赵宇亮;程志华;赵加奎;李文娟;张海峰 -专利权人：国家电网有限公司大数据中心
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种确定模型分类性能标识的方法、装置、设备及存储介质，该方法可以包括：获取电力数据；根据K个不同的高斯模型分别对电力数据进行处理，得到K个分类结果；其中，K表示电力数据包含的数据维度数量，K为大于1的整数；根据聚类算法对电力数据进行聚类，得到K个聚类结果；根据K个分类结果和K个聚类结果，确定高斯模型的分类性能标识，K个分类结果与K个聚类结果在不同电力数据维度上呈对应关系。通过上述方式能够实现通过高斯模型对现有的海量电力数据进行分类处理，并基于聚类算法的聚类结果对高斯模型的分类结果进行评估，以了解高斯模型对电力数据的分类性能。
确定模型分类性能标识方法装置设备存储介质

[发明专利]考虑容量补偿的新能源机组投建策略优化方法及系统-CN202310276709.3在审
发明人：王一铮;王洪良;兰洲;胡嘉骅;王坤;张韦维;李俊杰;周林;吴莹;顾晨临;陈沁语;杜协峻;沈子康;王韵楚;江昕玥;俞鸿飞;林振智;杨莉 -专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;浙江大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑容量补偿的新能源机组投建策略优化方法及系统，方法包括：S1、构建基于有序聚类和K‑means聚类算法的典型负荷运行日聚类模型；S2、构建考虑容量补偿的新能源机组双层投建决策优化模型。本发明考虑了容量补偿对新能源机组投建的影响，构建基于有序聚类和K‑means聚类算法的典型负荷运行日聚类模型，实现对负荷和机组数据的优化聚类；构建考虑容量补偿的新能源机组投建决策优化模型，为新能源机组进行投建规划决策提供参考
考虑容量补偿新能源机组策略优化方法系统

[发明专利]聚类中心确定方法、装置和设备及计算机存储介质-CN202110298057.4在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种聚类中心确定方法、装置和设备及计算机存储介质，涉及人工智能技术领域，用于提升图像表示的准确性以及图像聚类效果。该方法包括：获取图像样本集合，并基于图像样本集合，采用图像聚类模型进行多轮聚类，直到满足预设的收敛条件为止，一轮聚类中包括以下操作：对图像样本集合中的各个图像样本分别进行特征编码，基于编码结果获得相应的多个特征表示向量，以及确定特征表示损失值；对多个特征表示向量进行聚类，并基于聚类结果确定聚类损失值；基于特征表示损失值和聚类损失值确定图像聚类模型未收敛时，对图像聚类模型进行参数调整；输出最后一轮聚类获得的聚类结果包含的多个聚类中心向量，一个聚类中心向量对应一个图像类别。
中心确定方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]基于RFM和信息熵的排列模型构建方法、装置-CN202310020224.8在审
发明人：谢树坤 -专利权人：同盾科技有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请提供的基于RFM和信息熵的排列模型构建方法、装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取包含多种不同行为特征的多目标数据集；从所述多目标数据集中筛选出对于目标数量个业务要求的符合情况达到预期要求的目标行为特征；按照不同聚类个数作为聚类目标对多个所述目标行为特征进行聚类操作，获取所对应平均信息熵最大时的目标聚类个数；获取按照所述目标聚类个数对所述目标行为特征进行划分的聚类类别和所述聚类类别相对应的目标行为特征；利用所述聚类类别作为模型目标，所述聚类类别相对的目标行为特征作为模型样本，构建排序模型。
基于 rfm 信息排列模型构建方法装置

[发明专利]一种故障检测方法及装置、计算机可读存储介质-CN202111306681.0在审
发明人：种璟;张勇;赵博;秦璐;谭敏;谢嗣超;王丽 -专利权人：中移（成都）信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种故障检测方法及装置、计算机可读存储介质，方法包括：获取系统调用序列；对所述系统调用序列进行聚类，得到初步聚类结果；对所述初步聚类结果进行随机二次校验，确定聚类结果；基于预设因果关系图模型，对所述聚类结果进行训练分析，得到分析数据；基于所述分析数据，确定故障是否发生。上述方案中，通过对系统调用序列进行聚类，得到聚类结果，根据预设因果关系图模型对聚类结果分析，确定故障是否发生。不用手动的选择故障检测模型，省时省力；同时基于预设因果关系图模型的故障检测方法，适应于多种场景。
一种故障检测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于一维卷积自编码器的负荷曲线深度嵌入聚类方法-CN202010396106.3在审
发明人：黄冬梅;林孝镶;胡安铎;孙锦中;唐振;何立昂;高轩;王桂芳 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于一维卷积自编码器的负荷曲线深度嵌入聚类方法，用于根据用户的原始负荷数据进行聚类分析，其特征在于，包括如下步骤：数据预处理，获取用户的原始负荷数据并对该负荷数据进行预处理，从而获得归一化的日负荷功率数据集；数据训练，使用日负荷功率数据训练一维卷积自编码器，保留编码层；模型构建，在编码层的基础上构建聚类层形成深度聚类模型；聚类中心设定，设定聚类中心个数，并运用K‑means聚类算法初始化聚类层的聚类中心并进行负荷的初始分配；迭代训练，对深度聚类模型进行迭代训练，每一次迭代调整网络参数以及聚类中心并获取聚类标签，当聚类标签变化小于预定值时，输出此时的聚类标签。
基于卷积编码器负荷曲线深度嵌入方法

[发明专利]基于客户端分类聚合的联合风险评估方法及相关设备-CN202011327614.2有效
发明人：李泽远;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于客户端分类聚合的联合风险评估方法及相关设备，涉及人工智能技术领域，可应用于银行风险评估系统中，方法包括：服务器端对客户端进行聚类，确定s个最终聚类中心点；最终聚类中心点从服务器端读取初始模型，并下发至聚类的客户端；客户端基于本地数据集对所述初始模型进行训练得到初始模型参数，并将所述初始模型参数发送至最终聚类中心点；最终聚类中心点对各所述客户端的初始模型参数进行聚合，得到中间模型参数并上传；服务器端对各聚类的所述中间模型参数进行聚合得到最终模型参数，并进行更新，得到用于信用风险评估的全局模型。本发明在同一类的客户端中执行联邦学习的训练所达到的效果更好，最终模型预测准确率更高。
基于客户端分类聚合联合风险评估方法相关设备

[发明专利]人工智能程序员书写数字飞行器源代码的聚类决策方法-CN201810036161.4有效
发明人：董云峰;李培昀 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-01-15 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06F8/54 文献下载
摘要：本发明提供了一种人工智能程序员书写数字飞行器源代码的聚类决策方法，收集数字飞行器的目标样本，所述目标样本包括目标元素集和飞行器部件模型决策集；将目标元素集中的目标元素和所述飞行器部件模型决策集中的飞行器部件模型一一对应；提取目标元素集中每个目标元素的特征向量；对特征向量进行聚类，并对聚类结果进行评分，得到最优聚类结果；计算最优聚类结果的聚类中心；统计最优聚类结果中每个类的目标元素对应的飞行器部件模型，选择目标部件模型；将待决策目标归入最接近的类中，并调用该类的目标部件模型。本发明使用人工智能程序员替代人进行数字飞行器源代码书写，可以依据聚类得到的一类问题的解决方案进行自主决策，提高了编写效率，降低了飞行器仿真成本。
人工智能程序员书写数字飞行器源代码决策方法

[发明专利]一种恶意代码聚类方法及系统-CN202210972942.0在审
发明人：李海龙;刘敏;王利涛;罗眉;杨州 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种恶意代码聚类方法及系统，涉及计算机领域，方法包括获取恶意代码融合语义文本；对所述恶意代码融合语义文本进行特征提取，得到融合语义序列；根据所述融合语义序列利用恶意代码行为语义表示模型进行文本向量预测，得到行为语义向量；所述恶意代码行为语义表示模型包括分布式存储模型和分布式词袋库模型；根据所述行为语义向量利用恶意代码聚类模型进行聚类，得到聚类后的恶意代码；所述恶意代码聚类模型为训练好的自组织映射神经网络本发明能够提高恶意代码的聚类效果。
一种恶意代码方法系统

[发明专利]基于组合模型的产品推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202111019329.9在审
发明人：潘敏;刘志强;田鸥;冯伟;邱超乐 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种基于组合模型的产品推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据指定客户群的历史行为数据确定客户资产信息和业务产品需求的特征指标；将客户资产信息和特征指标输入多种聚类算法模型，得到各聚类算法模型的聚类结果数据；根据各聚类结果数据确定各聚类算法模型对业务类型的分类准确率，并确定分类准确率最大的最优聚类算法模型；将最优聚类算法模型得到的每种业务类型的客户信息和业务产品信息输入组合推荐模型中
基于组合模型产品推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于差分法消除多重共线性的逐步聚类统计降尺度方法-CN202110974266.6在审
发明人：张重;黄国和;鲁晨;王丝雨;田初引;林夏婧;宋唐女 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分法消除多重共线性的逐步聚类统计降尺度方法，首先，通构建预报因子和预测量数据模型；接着利用差分法消除多重共线性；然后进行模型训练阶段，通过逐步聚类统计降尺度，合并或分割产生聚类树；再然后，在模型验证阶段，将预报因子输入到聚类树模型进行验证；最后在模型预测阶段，将预报因子的未来数据输入到聚类树模型中，对气候要素进行长期预测。本发明解决了气候统计降尺度模型中出现得多重共线性问题，所构建的聚类树模型更能反映真实的预测因子与预报量之间的关系，为计算未来气候要素提供了更可靠的统计方法。
一种基于差分法消除多重线性逐步统计尺度方法

[发明专利]客户分类方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202110621014.5在审
发明人：孙铭里 -专利权人：深圳索信达数据技术有限公司
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种客户分类方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取样本数据对应的至少一组特征变量；对至少一组所述特征变量进行权重赋权，获得对应的多组加权特征变量；分别将每一组所述加权特征变量输入聚类模型进行聚类训练，获得对应的多组聚类结果，以及获得每一组所述聚类结果对应的聚类误差；根据多组所述聚类结果对应的所述聚类误差，获得目标聚类模型；调用所述目标聚类模型进行客户分类，输出客户分类结果，提高了客户分类的准确性。
客户分类方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种基于DBSCAN聚类的负荷异常检测方法及系统-CN202210460694.1在审
发明人：左强;陆婋泉;杨世海;段梅梅;孔月萍;周雨奇;王逸民;丁泽诚;苏慧玲;陈铭明;瞿亚运;张驰;曹晓冬;李波 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于DBSCAN聚类的负荷异常检测方法及系统，方法包括：步骤1，采集负荷异常数据；步骤2，对负荷异常数据进行预处理后得到可靠数据集；将可靠数据集划分为训练集和测试集；步骤3，搭建DBSCAN聚类模型，以训练集为输入，以异常类型聚类簇为输出，对聚类模型进行训练；步骤4，使用训练好的聚类模型对测试集进行聚类，以轮廓系数作为聚类结果评价指标，以获得负荷异常的多个辨识类型簇。本发明在经过数据预处理后，充分利用DBSCAN聚类算法的聚类优势，聚类结果的精确度得到进一步提升，聚类过程中，无需预设聚类簇数，通过寻找数据内在规律、及时发现数据异常点，从而实现对负荷异常数据的聚类，根据聚类结果准确辨识负荷异常类型
一种基于 dbscan 负荷异常检测方法系统

[发明专利]模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质-CN202111658421.X在审
发明人：毕泊 -专利权人：北京爱奇艺科技有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质，属于服饰识别领域；模型训练时，将包括角色信息不同的样本图像输入，然后根据样本图像中服饰区域图像的特征对服饰区域图像进行分类得到分类结果，并将分类结果中任一分类中角色相同的服饰区域图像作为一个聚类簇，以得到聚类结果；然后判断聚类结果中每个聚类簇中附属区域图像的角色信息是否相同，相同则完成训练，不相同，则重新获取角色信息进行训练调整。由于在模型训练时，将分类结果根据角色信息进行聚类，这样最终得到的聚类簇中，角色信息相同，解决了现有服饰聚类模型分类不准确的问题，这样在使用该模型识别服饰信息时，能够保证通过该模型得到的服饰信息与实际信息相同
模型训练方法服饰识别处理装置介质