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[发明专利]结合大数据和云业务的用户行为检测方法及业务服务器-CN202110681689.9在审
发明人：杨福心 -专利权人：杨福心
申请日： 2021-06-19 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开的结合大数据和云业务的用户行为检测方法及业务服务器，能够基于行为检测模型的行为检测结果对行为检测模型的模型参数进行优化并实现对行为检测模型的训练，可以强化行为检测模型针对不同云业务互动数据的学习能力，从而提高行为检测模型针对云业务互动数据中的业务互动操作行为的检测敏感性。基于不同的模型参数优化，还能提高行为检测模型的行为检测准确率，进而提高行为检测模型的行为检测效率和可信度。还可以基于对不同云业务互动数据的深度学习确保行为检测模型在不同云业务场景下的适配能力。这样，通过对预先调用的行为检测模型进行优化和训练以得到的训练后的行为检测模型能够对云业务互动数据进行有效的行为检测和分析。
结合数据业务用户行为检测方法服务器

[发明专利]行为模型的训练方法、结构扩容模型的训练方法-CN202210087915.5在审
发明人：牛帅程;衡建宇;赵沛霖;邓民文;吴家祥;覃洪杨 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： A63F13/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种行为模型的训练方法、结构扩容模型的训练方法、基于行为模型控制第一对象的方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：通过结构扩容模型，对待扩容模型的模型结构进行扩容，得到行为模型的模型结构信息；获取与该模型结构信息相匹配的初始行为模型；对该初始行为模型进行训练，得到该行为模型，该行为模型控制该第一对象所执行行为的操作水平符合预期水平，且该预期水平高于该待扩容模型控制该第一对象所执行行为的操作水平。本申请利用结构扩容模型在低等级的行为模型基础上扩容得到高等级的行为模型，有利于逐级分层构建对应于不同操作水平的一系列行为模型。
行为模型训练方法结构扩容

[发明专利]一种基于需求模型的软件特性检测方法-CN200910061837.6无效
发明人：陈曙;袁梦霆;吴怀广;毋国庆 -专利权人：武汉大学
申请日： 2009-04-27 - 公布日： 2010-10-27 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：一种基于系统需求模型的软件特性检测方法，所述系统需求模型由系统内所有视点的视点行为模型构成，视点行为模型由视点内的所有场景行为模型构成，场景行为模型由场景内所有有效行为根据行为间关系联结成，其特征是：对系统需求模型进行视点一致性检测和行为有效性验证；所述视点一致性检测通过将视点行为模型的行为模型表达式转换为动态操作语义模型表达式，判断两个视点的视点行为模型是否观察等价来实现；所述行为有效性验证实现方式为，将系统需求模型转换为等价的动态操作语义模型，将与行为有效性有关的软件特性表示为时序逻辑公式，根据动态操作语义模型和时序逻辑公式进行自动检测得到行为有效性验证结果。
一种基于需求模型软件特性检测方法

[发明专利]一种异常行为识别方法及装置-CN202111118308.2在审
发明人：张静娴;史晨阳;王磊;王瑜;彭玥 -专利权人：中国光大银行股份有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种异常行为识别方法及装置，其中，该方法包括：选取多种基模型，并对不同层的基模型和不同基模型设置不同的异常行为标签；根据多层基模型和多种基模型进行异常行为模型训练，得到训练好的目标异常行为模型；根据该目标异常行为模型对待测数据进行异常行为识别，可以解决相关技术异常行为建模中异常样本少、选择困难使得异常行为建模不准确，导致数据的异常行为识别准确性低的问题，基于融合思想，对不同层和不同基模型使用不同的异常行为标签，利用多种基模型丰富异常特征维度数据，使得训练的异常行为模型可以更准确地识别数据是否存在异常行为，即提高了异常行为识别的准确性。
一种异常行为识别方法装置

[发明专利]一种抽烟打电话行为的识别方法、系统及存储介质-CN202110840178.7在审
发明人：宋梦 -专利权人：深圳市铁越电气有限公司
申请日： 2021-07-24 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种抽烟打电话行为的识别方法、系统及存储介质，其涉及图像识别技术领域，该方法包括如下步骤：构建用于识别抽烟和/或打电话行为的行为识别模型，所述行为识别模型为YOLOv3模型；基于大数据获取训练数据集，所述行为识别模型根据所述训练数据集进行行为类别标注，所述行为类别包括抽烟和/或打电话行为的行为特征；优化所述行为识别模型的损失函数；基于所述损失函数对所述行为识别模型进行训练优化，得到最优行为识别模型，基于所述最优行为识别模型部署二阶模型；获取采样视频图像；根据所述二阶模型的部署对所述采样视频图像中的抽烟和/或打电话行为进行识别。
一种抽烟打电话行为识别方法系统存储介质

[发明专利]基于自动驾驶测试的交通参与物行为模型构建方法及系统-CN202210810429.1在审
发明人：马育林;李茹;徐阳;田欢;张兴文;丁延超 -专利权人：江苏清车熟路智能科技有限公司
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自动驾驶测试的交通参与物行为模型构建方法与系统，其中该方法包括：分别对机动车要素、非机动车要素和行人要素进行建模，得到机动车行为模型、非机动车行为模型和行人行为模型；根据机动车行为模型、非机动车行为模型和行人行为模型确定交通参与物行为模型。本发明通过对机动车要素、非机动车要素和行人要素进行建模，得到机动车行为模型、非机动车行为模型和行人行为模型，并基于此构建交通参与物行为模型，可以使自动驾驶算法在测试时拥有真实道路场景以及各种复杂交通流场景等
基于自动驾驶测试交通参与行为模型构建方法系统

[发明专利]一种基于分层的行为模型的VR虚拟对抗训练系统-CN202110134204.4有效
发明人：邢广洲;黄河;马飞 -专利权人：北京华如科技股份有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：一种基于分层的行为模型的VR虚拟对抗训练系统，包括环境构设单元、仿真平台与仿真资源库、辅助规划单元、虚拟兵力生成单元、导调控制单元等，模型装配子单元包括实体模型装配模块和行为模型装配模块，行为模型装配模块基于分层的行为模型，实现分层式行为模型组装，主要包括大脑决策模型和小脑行动模型，装配完成的行为模型主要通过对战场态势的分析，结合仿真资源库中行为规则模型进行智能决策，生成合适的动作规划并借助执行机构驱动仿真实体的物理模型完成响应行动指令本发明抽象行为模型共性要素，构建通用的行为模型体系，将行为模型结构与具体内容进行分离，从而实现行为模型的通用化、标准化设计。
一种基于分层行为模型 vr 虚拟对抗训练系统

[发明专利]一种基于作战行为树的仿真系统及方法、设备及介质-CN202310371133.9在审
发明人：陈秋瑞;慈岩;谢宝娣;夏南;马榕;梅铮;刘晨;杨凯;卿杜政;王蒙一 -专利权人：北京仿真中心
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于作战行为树的仿真系统及方法、设备及介质，在一个具体示例中，所述基于作战行为树的仿真系统包括作战行为建模模块，用于提供编辑画布，响应于用户操作进行作战行为树结构的编辑；作战行为描述模块，用于根据所述作战行为建模模块输出的作战行为树结构进行格式化描述生成行为树描述文件；原子作战行为模型库，用于存储原子作战行为模型，生成原子行为库；作战行为模型二次开发库，用于对所述原子作战行为模型进行动态扩展得到作战行为模型扩展库；作战行为执行引擎模块，用于接收所述行为树描述文件，调用所述原子行为库和作战行为模型扩展库，对作战行为模型进行仿真运行。
一种基于作战行为仿真系统方法设备介质

[发明专利]用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010573448.8有效
发明人：刘婧;钟盛海;肖崇蕙;王丽宏;闫昊;马莉雅;郭舒;黄洪仁;王士承;黑一鸣 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：构建用户行为画像模型；生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量；计算分组判别结果与设定分组的分组误差，和，将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵，并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率；根据最小化模型方法，优化用户行为画像模型，更新用户行为画像模型参数；用户行为画像模型构建成功，向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据，获得与用户行为数据对应的用户行为画像用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性，难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。
用户行为画像构建方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于FP-growth算法异常行为检测方法及应用该方法的模型-CN201911106197.6在审
发明人：刘驰;史相冬;张昊容;马颀颢;赵锐;刘思羽 -专利权人：中国信托登记有限责任公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于FP‑growth算法异常行为检测方法及应用该方法的模型，所述异常行为检测模型包括基于FP‑growth的用户正常行为模式挖掘模型、基于动态时间规划的用户行为序列模型、异常概率计算模型；将基于FP‑growth的用户正常行为模式挖掘模型、基于动态时间规划的用户行为序列模型结合，实现用户正常行为模式挖掘，将用户当前操作与获得的正常行为模式库和用户行为序列模型库进行比对，得到双重校验，提高判断的准确性；同时根据基于泊松分布的发生次数异常概率计算模型计算当前用户行为组合的异常总分值，实现多维度对用户行为进行分析。
一种基于 fp growth 算法异常行为检测方法应用模型

[发明专利]基于改进行为树的兵力实体行为仿真元建模方法及系统-CN202111543698.8有效
发明人：汪淑梦;李文军;郑春雷;董皓;高琳;杨霄;周凡;申风婷 -专利权人：航天物联网技术有限公司;中国航天时代电子有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开基于改进行为树的兵力实体行为仿真元建模方法，方法包括：制定行为树模型xml描述规范，建立仿真行为建模工具，输出行为树模型xml文件；改进行为树，构建仿真行为树框架；对行为树节点设置前置条件，通过行为树节点、行为树节点间多叉树结构关系与前置条件组成行为决策规则；构建动作器模型；基于仿真行为树框架、行为决策规则表示与动作器模型构建按流程生成兵力实体行为仿真模型。本发明从模型规范、行为树和有向图技术的角度为兵力实体行为元建模与仿真提供了有效解决方法，解决了仿真平台/引擎的行为建模底层技术细节不可见、模型参数配置不灵活的问题,可广泛应用于装备保障行为仿真建模、作战行为仿真建模等方向
基于改进行为兵力实体仿真建模方法系统

[发明专利]一种用户行为分类方法、系统及存储介质-CN201910857638.X在审
发明人：许可;赵沛霖;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户行为分类方法、系统及存储介质，所述方法包括：服务器训练用于进行用户行为分类的行为分类模型；服务器向第二终端发送行为分类模型；第二终端将目标对象的行为数据输入行为分类模型，对目标对象的行为进行预测；其中，服务器训练用于进行用户行为分类的行为分类模型包括：服务器构建预设机器学习模型，并将预设机器学习模型确定为当前机器学习模型；服务器基于所述当前机器学习模型，确定至少两个第一终端的损失平均值以及每个第一终端的量化梯度，并对当前机器学习模型进行更新；通过迭代训练得到符合预设条件的行为分类模型。采用本申请的技术方案，实现了对用户的行为进行快速预测。
机器学习模型行为分类服务器用户行为目标对象终端预设分类服务器构建存储介质迭代训练分类模型快速预测输入行为行为数据预设条件终端发送申请量化更新预测

[发明专利]一种用户行为预测方法、装置、设备及存储介质-CN201910822348.1在审
发明人：刘成烽 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户行为预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将训练场景中的行为分类模型迁移至目标场景；将目标对象的行为数据输入行为分类模型，对目标对象在目标场景中的行为进行预测；其中，确定行为分类模型包括：获取训练场景中标注有行为类别标签的样本对象的行为数据；对第一预设机器学习模型与第二预设机器学习模型进行对抗学习训练；调整第一预设机器学习模型与第二预设机器学习模型的参数，直至样本对象的行为数据满足预设条件；将当前模型参数所对应的第二预设机器学习模型作为行为分类模型。采用本申请的技术方案，实现了在保护用户隐私的前提下，保证用户行为分类的准确性。
机器学习模型预设行为分类行为数据目标场景目标对象训练场景样本对象用户行为预测存储介质分类模型类别标签模型参数输入行为学习训练用户行为用户隐私预设条件申请标注迁移对抗分类预测保证

[发明专利]访问行为特征模型建立方法、设备、存储介质及装置-CN201811234983.X在审
发明人：张振宇;汪智勇 -专利权人：武汉极意网络科技有限公司
申请日： 2018-10-22 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种访问行为特征模型建立方法、设备、存储介质及装置。本发明中所述访问行为特征模型建立方法包括以下步骤：响应于用户输入的访问请求指令，从所述访问请求指令中获取当前访问行为数据；通过预设图卷积神经网络模型将所述当前访问行为数据转化为当前访问行为特征图，并获取所述当前访问行为特征图对应的访问行为特征集；根据所述访问行为特征集建立访问行为特征模型。由于用户当前访问行为数据越来越复杂，对用户访问行为特征建立模型，根据访问行为特征模型识别出正常访问行为与异常访问行为。
访问行为特征模型访问请求指令存储介质特征集特征图神经网络模型用户访问行为建立模型数据转化预设响应

[发明专利]一种验证模型的方法及装置-CN201610207059.7在审
发明人：王振江;王朝辉;钟俊华 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2016-04-05 - 公布日： 2016-07-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种验证模型的方法及装置，该方法包括：首先确定待验证模型中的每一个变量的取值范围，从而获得该待验证模型的多个模型行为；对于每一个模型行为，均将其拆分为多个行为状态，且通过设置每一个行为状态的触发条件，以确定该多个行为状态的状态跳变顺序，从而根据该状态跳变顺序依次验证这多个行为状态，并最终完成对该模型的多个模型行为的验证操作。通过确定待验证模型的各变量的取值范围，可以锁定相应的多个模型行为进行验证，而非对与该模型相对应的全部模型行为进行全面验证。因此，本方案能够提高设计模型的验证效率。
一种验证模型方法装置

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