“机器学习系统”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5395344个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于第二组训练数据调整机器学习模型-CN201980029535.2在审
发明人： E·高希;L·J·埃谢曼 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：用于基于第二组训练数据来调整采取临床数据作为输入的第一机器学习模型的系统和方法。所述第一机器学习模型已经在第一组训练数据上被训练。方法包括：将调整模块添加到所述第一机器学习模型，所述调整模块包括第二机器学习模型；并且使用第二组训练数据来训练所述第二机器学习模型，以采取所述第一机器学习模型的输出作为输入并且提供经调节的输出。
基于第二组训数据调整机器学习模型

[发明专利]格式类别学习系统以及图像处理装置-CN201810714643.0有效
发明人：西田笃志 -专利权人：京瓷办公信息系统株式会社
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供格式类别学习系统以及图像处理装置。格式类别学习系统包括原始文件图像获取部、图像缩小部、噪声附加部、标签附加部及机器学习处理部。原始文件图像获取部获取已记入格式的图像作为原始文件图像。噪声附加部向由图像缩小部缩小之前的原始文件图像或由图像缩小部缩小之后的原始文件图像附加噪声，并生成多个机器学习用图像。标签附加部将原始文件图像的格式类别作为标签而与多个机器学习用图像相关联。机器学习处理部将多个机器学习用图像及标签设为训练数据而执行分类器的机器学习，所述分类器将已记入格式的图像作为输入并将格式类别作为输出。本发明能够无需使用格式布局信息就能够准确地进行格式分类。
格式类别学习系统以及图像处理装置

[发明专利]一种机器人导航平台-CN201710081036.0在审
发明人：杨玉德 -专利权人：山东顺势教育科技有限公司
申请日： 2017-02-15 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器人导航平台，包括机器人引导单元和机器人激励单元。本发明的机器人导航平台，引导步骤和语音解说可以快速掌握整套学习系统的各方面功能，学习效能管理可以统计学习效率，自动导航功能可以根据学习数据跳转学习步骤，全面提高记忆效率，激励和互动功能可以增加学习乐趣，帮助学生坚持学习。
一种机器人导航平台

[发明专利]基于物流仿真与机器学习的生产系统参数自适应优化方法-CN202110967881.4在审
发明人：赵勇吉;王鸿艳;卢娟;张烜;王烛光 -专利权人：中机中联工程有限公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于物流仿真与机器学习的生产系统参数自适应优化方法，属于物流仿真与机器学习领域，包括以下步骤：P1：随机数据模拟训练阶段，通过物流仿真模型产生大量模拟数据，用于机器学习模型的训练；P2：迭代优化阶段，通过P1阶段获得的机器学习模型产生新的数据，并输入至物流仿真模型进行运算，将仿真结果与原结果进行对比，不断迭代优化，直至两结果差值在误差允许范围内为止。本发明通过将物流仿真与机器学习算法巧妙结合并应用于复杂的生产系统中，既规避了物流仿真软件在处理复杂系统问题时优化能力偏弱的问题，也通过物流仿真技术解决了在运用机器学习技术所需的大量有效数据的问题，提高了复杂系统参数配置的优化效率
基于物流仿真机器学习生产系统参数自适应优化方法

[发明专利]基于截断核动态运动基元的机器人技能迁移系统和方法-CN202211357365.0在审
发明人：张恩政;翟彬;陈本永 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于截断核动态运动基元的机器人技能迁移系统和方法。系统包括机器人技能示教模块、机器人技能学习模块和机器人技能复现模块，穿戴上肢外骨骼的示教人员通过上肢外骨骼对工业机器人进行遥操作示教，机器人技能学习模块利用获取到的示教数据，通过基于截断核动态运动基元技能学习模型对轨迹形状参数进行学习，最后利用学习到的轨迹形状参数控制工业机器人进行技能复现和轨迹复现精度验证。本发明将高斯核截断机制用于基于动态运动基元的机器人技能迁移中，提高机器人技能迁移复现精度，可实现机器人技能的高效学习和高精度复现，适用于智能制造、智能机器人等应用领域。
基于截断动态运动机器人技能迁移系统方法

[发明专利]基于模型拟合和机器学习的自动滴定系统、方法和装置-CN202211464305.9有效
发明人：甘峰;黄鸿华 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01N27/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型拟合和机器学习的自动系统、方法和装置，自动系统包括输入输出模块、用于系统开始工作时的准备处理步骤的滴定模块、用于计算滴定曲线的数据处理模块、用于处理简单体系曲线的模型拟合模块、用于处理复杂体系曲线的机器学习模块同时，引入了预部署机器学习模块的方法，调用预部署的机器学习模块，可以实现复杂体系的定量分析。机器学习模块，不是基于历史数据进行学习，而是基于“数据增强”技术进行学习，大数据源自于Kapok软件中程序模块。
基于模型拟合机器学习自动滴定系统方法装置

[发明专利]一种基于人工智能的儿童早期发展管理系统-CN202110015951.6在审
发明人：刘俐;陆平翰宗 -专利权人：西安康宸科技有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的儿童早期发展管理系统，包括对儿童的声音作出反馈的听觉反馈系统；用于对儿童表情作出反馈的视觉反馈系统；用于对数据进行存储的存储模块；用于对数据进行同步的大数据服务系统；用于构建学习情景的情景模拟系统；用于机器学习的机器学习模拟系统；用于作出针对性反馈的情景反馈系统；用于进行无线网络连接的无线信号收发模块。本发明方便采集儿童的信息，可以针对儿童反馈的信息进行构建学习情景，从而达到直观的学习效果，更加智能，有利于提升儿童学习效率，有助于儿童早期发展管理，设置的机器学习模拟系统。
一种基于人工智能儿童早期发展管理系统

[发明专利]机器学习的抗噪方法、装置及系统-CN201911275361.6在审
发明人：姚权铭 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习的抗噪方法、装置及系统，该方法包括：获取对应所述机器学习的选取比例函数，其中，所述选取比例函数反映在所述机器学习的一期训练中，从所述机器学习的训练样本集中选取小损失样本集的选取比例与所述机器学习的训练期数之间的映射关系；根据当前训练期数和所述选取比例函数，获得对应所述当前训练期数的当前选取比例；根据所述当前选取比例，从所述机器学习的训练样本集中选取小损失样本集；以及，利用选取出的小损失样本集进行所述机器学习，获得对应的机器学习模型
机器学习方法装置系统

[发明专利]机器学习模型训练加速方法、系统、电子设备及存储介质-CN202210904929.1在审
发明人：杨波;陆刚 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习模型训练加速方法、系统、电子设备及存储介质，其中，机器学习模型训练加速方法包括：确定机器学习模型的本轮迭代训练的样本过滤条件，样本过滤条件根据机器学习模型的输出结果和/或本轮迭代训练的损失函数值确定；过滤掉训练样本集中符合样本过滤条件的训练样本；采用经过过滤的训练样本集对机器学习模型进行下一轮迭代训练。本发明根据样本过滤条件，通过过滤对机器学习模型训练贡献度小的样本，减少机器学习模型训练依赖的样本量，从而提高机器学习模型的训练的效率。
机器学习模型训练加速方法系统电子设备存储介质

[发明专利]使用动态掩蔽的资源有限联合学习-CN202310118521.6在审
发明人：李韦翰;刘畅畅;顾钟蔬;M·斯里瓦斯塔 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种用于使用动态掩蔽的资源有限联合学习的计算机实现的方法、计算机程序产品和计算机系统。联合机器学习中的服务器评估该联合机器学习中的相应代理的资源以确定由相应代理进行模型训练的能力。服务器基于该能力来掩蔽全机器学习模型的权重以构建掩蔽的机器学习模型。服务器将掩蔽的机器学习模型分发给训练掩蔽的机器学习模型的相应代理。服务器从相应代理接收通过训练掩蔽的机器学习模型而获得的更新的权重。服务器基于更新的权重来更新全机器学习模型。
使用动态掩蔽资源有限联合学习

[发明专利]机器学习计算的统计多次负荷变动过程的监测系统及方法-CN202210707428.4在审
发明人：姚智;吴青云;蔺奕存;李昭;谭祥帅;郭云飞;赵威;赵如宇;刘世雄;王涛;辛志波 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习计算的统计多次负荷变动过程的监测系统，系统包括采集自动增益控制负荷变动时间的控制系统、调用机器学习计算模型的控制系统和参数计算统计系统；采集自动增益控制负荷变动时间的控制系统用于计算自动增益控制开始时间和自动增益控制结束时间，调用机器学习计算模型的控制系统用于根据自动增益控制开始和结束时间对监测系统的机器学习计算模型下达调用指令；参数计算统计系统根据机器学习计算模型的调用指令来计算、输出并统计每次负荷变动过程中所包含的参数并绘制出每次负荷变动过程中所包含的参数的数据列表
机器学习计算统计多次负荷变动过程监测系统方法

[发明专利]一种机器学习引擎的研究方法-CN201911202775.6在审
发明人：陆冰芳;张希翔;梁仲峰;谢菁;韦宗慧 -专利权人：广西电网有限责任公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习引擎的研究方法，包括如下步骤：S1、向用户提供基于交互式学习技术的建模框架，支持图形化方式进行建模挖掘；S2、集成Spark等3种以上机器学习框架，内置分类、回归、聚类、关联规则等多种算法；S3、深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法；S4、基于公司信息系统的运行数据，研究机器学习、深度学习算法在信息系统运行监测、信息设备故障诊断、系统安全风险预测、信息用户行为分析预测等方面的应用研究并构建信息系统安全风险预测模型，实现信息系统运行风险快速实时预测的目的。
一种机器学习引擎研究方法

[发明专利]基于速度观测的康复机器人预定学习时间迭代控制方法-CN202210518862.8在审
发明人：孙平;周玮杰;单芮;李树江;常洪彬;谢静;唐非 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于速度观测的康复步行机器人预定学习时间迭代控制方法。其特征为：将不同训练者对康复机器人产生的干扰从模型中进行分离，并且基于康复机器人的实际运动位置设计速度观测器，建立了康复机器人运动速度观测的第k次学习误差系统；基于迭代学习理论，设计了预定学习时间迭代控制器，抑制干扰对康复机器人跟踪精度的影响，并且使观测误差系统和跟踪误差系统在预定学习时间内实现稳定；基于STM32F411系列单片机将输出PWM信号提供给电机驱动模块，使康复机器人在预定时间内稳定的跟踪医生指定的运动轨迹该方法巧妙地设计了一种预定时间观测器来估计机器人的运动速度，并提出了预定学习时间迭代控制方法，使康复机器人预定时间内实现观测误差系统和跟踪误差系统的稳定性，提高了人机系统的跟踪精度和安全性。
基于速度观测康复机器人预定学习时间控制方法

[发明专利]用于自动化图像特征提取的深度学习架构-CN201880068263.2在审
发明人：张敏;戈帕尔·比利杰里·阿维纳什 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了用于促进用于自动化图像特征提取的深度学习架构的系统和技术。在一个示例中，系统包括机器学习组件。机器学习组件基于接收成像数据的卷积神经网络生成关于成像数据的学习的成像输出。机器学习组件还对与卷积神经网络的卷积层相关联的成像数据执行多个顺序和/或并行下采样和上采样。
用于自动化图像特征提取深度学习架构

[发明专利]一种无监督机器学习的超参数自动优化方法及系统-CN201711347747.4在审
发明人：王建民;龙明盛;付博;黄向东 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明提供一种无监督机器学习的超参数自动优化方法及系统，所述方法包括：根据无监督机器学习算法确定所述无监督机器学习算法的算法性能评估模型、所述无监督机器学习算法的超参数、所述超参数的搜索空间和所述超参数优化的评价准则本发明提供的无监督机器学习的超参数自动优化方法及系统，对无监督机器学习算法中的超参数问题进行深入剖析，分析算法中超参数的分布规律和不同超参数下学习效果的评估，并将此规律应用于机器学习的模型训练，达到自动化选择合适超参数的目的
一种监督机器学习参数自动优化方法系统