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[发明专利]一种图像数据处理方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010530581.5有效
发明人：张润泽;郭振华;赵雅倩 -专利权人：广东浪潮大数据研究有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像数据处理方法、装置、设备及可读存储介质，在本方法中，首先基于标签的图片数量对图像样本集进行重新排序，然后确定出图像样本集的拟合指数，基于拟合指数便可将图像样本集按照标签的图片数量分割为多个样本子集然后，分别利用每一个样本子集对目标模型进行训练，得到模型训练精度，即确定出每一个样本子集对目标模型训练的贡献情况。基于模型训练精度确定出采样权重，对各个样本子集进行采样，得到目标图像样本集。该目标图像样本集中的样本分布便可随样本贡献能力分布，进一步可提高模型训练效果，提高图片识别处理的结果准确率。
一种图像数据处理方法装置设备可读存储介质

[发明专利]用于模型探索的数据采样-CN202080043172.0在审
发明人： Y·马;M·L·布朗;B-C·陈;吴晟;贾骏;龙波 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：在操作期间，所述系统获得包含与第一标识符(ID)值集合相关联的第一记录集合的训练数据集和包含与第二ID值集合相关联的第二记录集合的评估数据集。接下来，所述系统从所述第二ID值集合中选择随机ID值子集。所述系统然后生成经采样的评估数据集，所述经采样的评估数据集包括所述第二记录集合中的与所述随机ID值子集相关联的第一记录子集。所述系统还生成经采样的训练数据集，所述经采样的训练数据集包括所述第一记录集合中的与所述随机ID值子集相关联的第二记录子集。最后，所述系统输出所述经采样的训练数据集和所述经采样的评估数据集，以用于训练和评估机器学习模型。
用于模型探索数据采样

[发明专利]多源时序数据总和预测方法、装置、计算机设备及介质-CN202111455832.9在审
发明人：马国良 -专利权人：新智我来网络科技有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：通过基于获取到的至少两个原始测试集，生成联合测试集；基于预设的数据集分解方式对联合测试集进行处理，得到联合趋势子集和联合周期子集；通过联合趋势子集对初始趋势模型进行训练，生成目标趋势模型；通过联合周期子集对初始周期模型进行训练，生成目标周期模型；基于预设的计算策略、联合趋势子集、联合周期子集、目标趋势模型和目标周期模型，生成目标预测数据。
时序数据总和预测方法装置计算机设备介质

[发明专利]一种数据处理方法及相关设备-CN202211348555.6在审
发明人：叶君健;张可力;刘跃群;蔡瑞初 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：一种数据处理方法，涉及人工智能领域，所述方法包括：获取训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集和所述测试数据集，从所述训练数据集中确定目标数据子集；其中，所述目标数据子集中表示的因果关系和所述测试数据集对应的因果关系之间的相似度满足预设条件；所述因果关系为状态特征和故障根因之间的关系；根据所述训练数据子集，训练根因确定模型。通过对齐训练数据和测试数据的因果机制，通过提高训练数据和测试数据的因果分布，可以在测试集取得较好的效果，进而提高根因确定模型的准确性。
一种数据处理方法相关设备

[发明专利]一种基于双层优化的推荐系统数据调试方法-CN202011458884.7有效
发明人：姚远;徐锋;陈龙 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：首先，将训练数据划分成若干份不相交的数据子集；然后，每一份数据子集被用来作为验证集去调试剩余部分训练数据，则每一份数据子集都会得到若干份调试结果；最后，将若干份调试结果合并即得到最终的调试结果。实验表明，在根据本方法得到的调试结果对原始训练数据加以修改得到的新数据集上训练推荐模型，相比原始训练数据上训练得到的模型，具有更好的推荐性能。该方法能够优化原始训练数据以提升推荐系统的性能，具有很好的应用价值。
一种基于双层优化推荐系统数据调试方法

[发明专利]压力分布数据预测模型建立方法-CN202211296645.5在审
发明人：蔺佳哲;周岭;曾磊;周铸;蓝庆生;李强;彭轩宇;唐滔;邵元培;郭文娟 -专利权人：中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本申请公开了压力分布数据预测模型建立方法，涉及飞行器气动设计技术领域，包括：将各工况条件下参考压力分布数据集和工况条件分为训练集、验证集和测试集，将训练集分为与网格区域一一对应的训练子集；为网格区域设置参考神经网络模型；基于预设拓展区域对训练子集进行自适应边界拓展得到拓展后训练子集；在每个网格区域内利用拓展后训练子集得到具有工况条件和压力分布数据之间映射关系的参考神经网络模型；利用验证集更新预设拓展区域并跳转至基于预设拓展区域的步骤
压力分布数据预测模型建立方法

[发明专利]雷达目标检测仿真元模型构建方法、装置和电子设备-CN202310484567.X在审
发明人：林金;叶丰;王彬彬;申之明 -专利权人：军事科学院系统工程研究院系统总体研究所
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于雷达目标检测实验方案来确定第一数据集，以用于馈送至雷达目标检测仿真实验系统，得到雷达目标检测仿真实验系统提供的第二数据集；基于第一数据集和第二数据集构建第三数据集，以用于对代替雷达目标检测仿真模型的候选雷达目标检测仿真元模型进行训练和评估，并且第三数据集包括候选元模型训练子集和候选元模型评估子集；利用候选元模型训练子集对候选雷达目标检测仿真元模型进行训练；利用候选元模型评估子集对经训练的候选雷达目标检测仿真元模型进行评估，得到评估结果；以及响应于评估结果符合预设准则，将经训练的候选雷达目标检测仿真元模型作为最终雷达目标检测仿真元模型。
雷达目标检测仿真模型构建方法装置电子设备

[发明专利]一种基于多片段数据的储能电站锂电池SOH估计方法及装置-CN202310921761.X在审
发明人：吴宁;李相俊;马骏毅;修晓青;王萌萌;刘晓宇;于晓蒙;董立志;朱剑;张亚斌;侯超 -专利权人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多片段数据的储能电站锂电池SOH估计方法及装置，包括：采集锂电池的电压、电流和容量数据；根据采集的数据截取出恒压充电电流和电池充电后静置的电压数据，从中提取出多个健康特征并与SOH值组成特征集；将特征集划分为N个训练子集和测试子集；搭建N个支持向量回归SVR模型，用N个训练子集和测试子集训练并检验所有模型，并获得新训练集和新测试集；搭建随机森林RF模型，利用新训练集和测试集训练和检验RF模型；用RF模型融合N个SVR模型的输出结果并估计电池的
一种基于片段数据电站锂电池 soh 估计方法装置

[发明专利]农田图像分割模型训练方法、装置、电子设备和介质-CN202210723621.7有效
发明人：吴之祥;刘磊;刘璐瑶 -专利权人：中科星睿科技（北京）有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了农田图像分割模型训练方法、装置、电子设备和介质。方法的一具体实施方式包括：获取目标农田边界矢量数据和目标遥感图像；生成坐标集；生成与坐标集相对应的目标图像，其中，目标图像的分辨率与目标遥感图像的分辨率相同；对目标图像和目标遥感图像进行图像切割，得到切割后图像子集和切割后遥感图像子集；将切割后图像子集中的切割后图像作为训练标签，切割后遥感图像子集中的切割后遥感图像作为训练数据，在二分类语义分割的技术框架下采用对抗学习的方式，对初始农田图像分割模型进行训练，得到训练后的农田图像分割模型该实施方式使用训练后的农田图像分割模型，可以精准地实现对遥感图像中的农田信息进行识别。
农田图像分割模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]模型训练及投诉预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310225093.7在审
发明人：李利;朱琳;袁向阳 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练及投诉预测方法、装置、电子设备和存储介质。其中，该模型训练包括：确定训练样本集；训练样本集包括专线的负样本集和正样本集；负样本集中的负样本表征专线的投诉样本，正样本集中的正样本表征专线的非投诉样本；从正样本集中选取多个正样本，组成多个正样本子集；每个正样本子集中的样本数量与负样本集中的样本数量相同；基于负样本集和多个正样本子集训练预测模型；预测模型用于确定专线是否会被投诉。
模型训练投诉预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置、存储介质及设备-CN202011566357.8在审
发明人：李亿;练韵文 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及设备，属于AI领域。在本申请实施例中，可以获得神经网络模型对应的梯度信息，然后根据梯度信息对第一训练数据子集中的训练数据进行评估，获得评估结果，最后根据评估结果调整索引表。这样，调整后的索引表用于在下一个回合获取第二训练数据子集。也即，本申请实施例可以实现在训练的过程中根据梯度信息动态调整索引表，进而可以在下一回合中根据索引表读取相应的第二训练数据子集。通过在每个回合对训练数据进评估，动态调整训练过程中的训练数据集，使得在模型的训练过程中能更快地达到训练目标，节约训练时长和训练消耗的算力。
模型训练方法装置存储介质设备

[发明专利]一种熵约束数据驱动正规框架地震数据规则化方法-CN201811382738.3在审
发明人：张繁昌;兰南英;桑凯恒;张佳佳;梁锴;印兴耀 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种熵约束数据驱动正规框架地震数据规则化方法，包括以下步骤：对原始不规则地震数据灰度化处理；将灰度化后的地震数据分成数据子集，计算每个数据子集的熵；根据每个数据子集的熵计算每个数据子集的键值；选取键值较大的数据子集组成训练集，进行字典训练，求取自适应字典基函数；以迭代重建结果的相对误差和最大迭代次数作为收敛标准，利用最终训练的自适应字典基函数对不规则地震数据进行插值加密；将规则网格上的插值地震数据输出本发明采用基于先验信息——熵约束的训练集选取策略，在保证加密插值地震道精度的前提下，实现了自适应字典学习方法在地震数据重建方面的高效应用。
地震数据数据子集规则化自适应约束数据不规则基函数训练集加密字典灰度化处理驱动迭代重建高效应用规则网格先验信息相对误差字典学习字典训练地震道灰度化迭代收敛输出重建保证

[发明专利]一种基于多核潜在特征提取的智能集成软测量方法-CN201711327861.0在审
发明人：汤健;刘卓;余刚;赵建军 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多核潜在特征提取的智能集成软测量方法，基于多个候选核参数提取特征进行集成构造，获得面向不同核参数的潜在特征子集；以这些潜在特征子集作为训练子集构建候选模糊推理子模型，采用优化算法和自适应加权算法构建得到选择性集成模糊推理主模型；计算主模型预测误差，选择核参数并采用KPLS提取输入数据中与主模型预测误差相关的潜在特征集合；基于这些潜在特征集合采用Bootstrap算法进行集成构造，获得面向训练样本采样的训练子集；基于这些训练子集构造基于核随机权神经网络的候选子模型
一种基于多核潜在特征提取智能集成测量方法

[发明专利]一种基于集成的多过滤式特征选择的网络流量分类方法-CN202210747566.5在审
发明人：陈雪娇;韩倩倩 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于集成的多过滤式特征选择的网络流量分类方法，包括：对实时流量进行特征提取并进行预处理；采用基于集成的多过滤式特征选择算法获取最优特征子集，该方法结合卡方特征选择法、增益比特征选择法、relief特征选择法和信息增益特征选择法等四种单一的过滤式特征选择算法获取特征子集，使用简单多数投票的方法选取在四个特征子集中重复出现的特征作为最优特征子集；将最优特征子集划分为训练集和测试集，在CNN模型中基于训练集进行训练；再将测试集数据输入训练好的模型中，实现网络流量分类。
一种基于集成过滤特征选择网络流量分类方法

[发明专利]基于决策树的低频有效特征挖掘方法、装置、设备及介质-CN202310145025.X在审
发明人：要卓;陈婷;吴三平;庄伟亮;陈庆麟;张鹏;左媛 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策树的低频有效特征挖掘方法、装置、终端设备以及存储介质，方法包括：根据预设的训练数据集中的样本构建优化函数；计算所述优化函数以确定区分低频有效特征和非低频有效特征的分割节点，并根据所述分割节点将所述训练数据集分割为低频有效特征子集和非低频有效特征子集；判断所述优化函数和所述非低频有效特征子集是否满足预设的约束条件；若是，则将所述非低频有效特征子集作为新的训练数据集返回执行所述根据预设的训练数据集中的样本构建优化函数的步骤；若否，则输出包含所述低频有效特征子集的决策树
基于决策树低频有效特征挖掘方法装置设备介质

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