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[发明专利]计算机执行的集成模型的确定方法及装置-CN201910368113.X在审
发明人：杨新星;李龙飞;周俊 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种计算机执行的集成模型的确定方法，所述方法包括：首先，获取当前集成模型以及未经训练的多个候选子模型；接着，将多个候选子模型中的各个子模型分别集成到所述当前集成模型中，得到多个第一候选集成模型；然后，至少对所述多个第一候选集成模型进行训练，得到本次训练后的多个第二候选集成模型；再接着，分别对所述多个第二候选集成模型中的各个第二候选集成模型进行性能评估，得到对应的性能评估结果；再然后，基于所述性能评估结果，从所述多个第二候选集成模型中确定性能最优的最优候选集成模型；进一步地，在所述最优候选集成模型的性能满足预定条件的情况下，利用所述最优候选集成模型更新所述当前集成模型。
集成模型子模型性能评估结果计算机执行性能评估预定条件确定性更新

[发明专利]机器翻译方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202011176909.4在审
发明人：陈坦访;王伟玮 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种机器翻译方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及计算机技术领域，在本发明实施例中，可以将多个预先训练的翻译子模型进行集成，然后，当多个预先训练的翻译子模型集成为一个集成翻译模型后，可以基于集成翻译模型进行翻译，相较于单个翻译子模型，集成翻译模型具有良好的翻译质量以及翻译准确度，另外，由于本发明实施例在模型集成的过程中首先确定了一个初始集成模型，然后将该初始集成模型与落选翻译子模型进行组合，最终确定集成翻译模型，通过这样的集成方式，相较于相关技术中的穷举方式，节约了模型集成的时间，提高了模型集成的效率。
机器翻译方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于集成配置文件的模型软件自动集成和动静态校验方法-CN202110852667.4在审
发明人：刘冬群;丁天喜;郭盛昌 -专利权人：重庆金康动力新能源有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成配置文件的模型软件自动集成和动静态校验方法，该方法包括以下步骤：S1：根据集成配置文件创建集成模型文件，并根据集成模型文件的配置项进行配置；S2：扫描所述集成配置文件的子函数模型文件，并根据软件架构将所述子函数模型文件添加到集成模型文件中；S3：根据所述子函数模型文件的输入接口创建信号来源，根据子函数模型文件的输出接口创建信号目标；S4：在模型软件自动集成过程中对集成模型进行静态校验；S5：在自动集成完成后，对集成模型进行动态校验。该申请能够实现模型软件的自动集成与动静态校验，提高软件开发效率与质量并确保集成配置文件文档与模型软件的一致性程度。
基于集成配置文件模型软件自动静态校验方法

[发明专利]一种集成模型的自适应多样性增强训练方法及装置-CN201910247718.3在审
发明人：朱军;庞天宇;许堃;杜超;陈宁 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种集成模型的自适应多样性增强训练方法及装置，将待训练的集成模型作为目标集成模型，根据目标集成模型中各个子模型的输出获得目标正则项，并将目标正则项加入到目标集成模型的每个子模型的迭代训练过程中，当且仅当目标集成模型中的所有子模型均训练至收敛状态时，则确定目标集成模型训练完成。该方法及装置所引入的目标正则项中充分考虑了目标集成模型中的各个子模型之间的相互作用，将目标正则项加入到目标集成模型的每个子模型的迭代训练中，有利于提高目标集成模型的鲁棒性和可靠性。
目标集成子模型集成模型迭代训练自适应多样性模型训练收敛状态鲁棒性输出引入

[发明专利]一种基于联合学习的设备预测性维护方法及装置-CN202110044745.8在审
发明人：张燧;徐少龙;金成浩 -专利权人：新智数字科技有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合学习的设备预测性维护方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：确定至少两个目标用户发送的目标设备的故障预测模型的模型种类；基于各个所述故障预测模型分别对应的模型种类，确定出集成密度模型和集成故障树模型；确定所述集成密度模型和所述集成故障树模型分别对应的比例系数；将所述集成密度模型、所述集成故障树模型和所述比例系数下发给各个所述目标用户，以使得各个所述目标用户基于所述集成密度模型、所述集成故障树模型和所述比例系数
一种基于联合学习设备预测维护方法装置

[发明专利]一种图像处理模型构建方法、装置、设备及可读存储介质-CN202011180595.5在审
发明人：赵万明 -专利权人：深圳开立生物医疗科技股份有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取并解析模型构建请求，得到模型集成模块选取参数；利用模型集成模块选取参数，生成配置文件；调用配置文件，从图像处理模型集成库中选出模型集成模块；利用模型集成模块，构建初始图像处理模型；训练初始图像处理模型，得到用于处理医学图像的目标图像处理模型。在该方法中，仅基于模型选取参数便可基于图像处理模型集成库中的模型集成模块，实现快速且自动地构建出模型并完成训练，简化了模型构建流程，能够减少用户/研究者的技术门槛。
一种图像处理模型构建方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于主动学习和模型剪枝的集成学习方法及装置-CN201611060500.X在审
发明人：刘宏志;姜正申;易晖;赵鹏;吴中海;张兴 -专利权人：北京大学;北京华品博睿网络技术有限公司
申请日： 2016-11-28 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种综合了主动学习技术和模型剪枝技术的集成学习方法及装置。所述集成学习方法包括通过度量未标注样本对集成模型的适用程度，自动的从未标记样本集合中选择关键样本，交给人工标注，并用以重新训练集成模型，从而提高集成模型的准确度；通过度量某个模型集合对一组已标注数据的适用程度，对已有的模型集合做筛选，得到一个更优的子集；将最终保留的模型集合集成起来，形成最终的集成模型。本发明还公开了一种综合了主动学习技术和模型剪枝技术的集成学习装置。本发明不仅可以利用未标注数据，还降低了人工标注成本，同时降低了集成模型的复杂度，提高了集成模型的性能。
一种基于主动学习模型剪枝集成学习方法装置

[发明专利]一种模型驱动的数据集成中间件及实现方法-CN202010145552.7在审
发明人：陈练兵;陈锡琦 -专利权人：湖南长信畅中科技股份有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型驱动的数据集成中间件及实现方法，包括信息模型管理模块、存储模型管理模块、异源异构数据集成模块和通用交换服务管理模块；信息模型管理模块，用于值域代码管理、数据元管理和数据集管理；存储模型管理模块，用于数据源管理、主题库管理和存储模型管理；异源异构数据集成模块，用于实现两种集成模式，定时集成和实时集成等；本发明实现数据集成过程中标准规范管理、模型建立、数据中心建立、接口规范管理、数据存储、共享与交换服务接口一体化管理，定义信息模型、存储模型、以及交换模型等模型，通过模型驱动整个数据集成过程的自动化、工具化实现，降低系统升级更新成本、提高系统灵活扩展性。
一种模型驱动数据集成中间件实现方法

[发明专利]模型集成装置、模型集成方法、模型集成程序、推定系统、检查系统以及控制系统-CN201980082141.3在审
发明人：米谷竜;诹访正树;宫浦宏之 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供用于构建能力更高的学习完毕的学习模型的技术。本发明的一方面所涉及的模型集成装置具备：模型收集部，从多个学习装置分别收集学习完毕的学习模型；集成处理部，对各学习完毕的学习模型，执行对设定在共同部分内的集成范围中所反映的机器学习的结果进行集成的集成处理；以及模型更新部，通过将集成处理的结果向各学习装置发送，并对于各学习装置，使集成处理的结果用于各学习完毕的学习模型内的集成范围，从而对各学习装置保持的学习完毕学习模型进行更新。
模型集成装置方法程序推定系统检查以及控制系统

[发明专利]一种建筑模型文件的集成方法和装置-CN201910255606.2在审
发明人：戴晓璐 -专利权人：广联达科技股份有限公司
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06F16/16 文献下载
摘要：一种建筑模型文件的云端集成方法，包括：将建筑模型文件转换处理成标准的元数据，同时解析获得建筑模型文件的链接信息；将建筑模型文件的所述元数据和链接信息存储在云端，所述链接信息是所述建筑模型文件引用其他建筑模型文件的信息；将需集成的每个建筑模型文件的元数据进行整合，形成集成模型的元数据；根据需集成的每个建筑模型文件的链接信息计算生成集成模型的依赖关系，并根据该依赖关系对建筑模型文件进行空间坐标变换和属性设置。所述方法和装置，解决了建筑模型文件在云端浏览过程中遇到的不能集成、集成错误的问题。
一种建筑模型文件集成方法装置

[发明专利]一种基于SOA的模型集成方法、装置、设备及介质-CN202310337683.9在审
发明人：甘国超;刘传 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F8/35 文献下载
摘要：本申请涉及软件集成技术领域，提供了一种基于SOA的模型集成方法、装置、设备及介质，方法包括：获取多个服务对应的配置信息；根据所述配置信息，构建所述多个服务对应的多个初始模型；对各所述初始模型进行单体测试，将通过单体测试的所述初始模型作为中间模型；对各所述中间模型进行集成测试，若各所述中间模型通过所述集成测试，则生成各所述中间模型对应的代码。本申请针对SOA的服务对应的大量模型，先对模型进行单体测试，单体测试通过后再进行集成测试并生成代码，能够降低模型集成的成本并提高模型集成的效率。
一种基于 soa 模型集成方法装置设备介质

[发明专利]一种基于动态集成建模的油井动液面预测方法-CN201611248368.5有效
发明人：王通;段泽文 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： E21B47/047 文献下载
摘要：一种基于动态集成建模的油井动液面预测方法，属于信息技术领域；包括：获取样本并按权重排序；将样本进行模型训练，对误差超过阈值的子模型重新训练，计算未超过阈值的子模型权重；子模型加权输出集成模型；利用巡测数据计算集成模型的误差是否超过阈值，是，构成新的训练集，对误差超过阈值的原有的子模型重新训练为新子模型，否则，保留该原子模型作为新子模型，对新子模型加权输出为新的集成模型；实时采集辅助变量，输入集成模型进行集成油井动液面预测；本发明采用迭代集成建模，比单一模型有更高预测精度，子模型加权输出减少个体误差的影响，模型泛化能强；弱学习机子模型中样本权重的改变更加能够提高新模型对样本的适应性。
一种基于动态集成建模油井液面预测方法

[发明专利]一种用于船舶设计的模型数据管理系统-CN202310642206.3在审
发明人：李冠群;夏凯;张文金;潘炎;宫大鑫;胡迟;吴恒亮 -专利权人：中国船舶集团有限公司第七一九研究所
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请涉及一种用于船舶设计的模型数据管理系统，包括：需求模型集成模块、功能模型集成模块、性能模型集成模块和数据集成模块，其中，所述需求模型集成模块、所述功能模型集成模块和所述性能模型集成模块分别与所述数据集成模块连接本申请采用统一的标准与封装将多维度、多领域、多层级的模型和数据集成在同一系统当中，覆盖需求、功能、性能模型的范畴，贯通方案设计、技术设计、生产制造、维修保障的全生命周期流程，打破了既往模型数据相互孤立、重复建设、接口繁杂、难以耦合的问题，不仅便于协作单位之间的沟通与协调，提升了船舶设计效率与水平，而且实现了生产保障过程中对相关模型的追溯和修正，提升了船舶在全生命周期内的能力水平。
一种用于船舶设计模型数据管理系统

[发明专利]一种基于BIM的土石坝工程整体模型的集成方法-CN202310169956.3在审
发明人：劳正绍;王作飞;周万文;裴雄;甘明伟;劳获;裴平 -专利权人：广西更维科技研发有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于BIM的土石坝工程整体模型的集成方法，属于坝体结构模型集成技术领域。本发明能够促进各结构之间的集成与协同，提高整体设计的工作效率。该步骤1：获取选定的土石坝坝型，构建构件模型属性集；步骤2：设置大坝轴线；步骤3：基于所设置的大坝轴线，分别创建坝体结构断面，形成断面轮廓集成族；步骤4：根据断面轮廓集成族，形成各构件三维模型，进而集成土石坝模型；步骤5：构造坝址区域三维地质模型；步骤6：结合土石坝模型构造场地开挖模型，生成开挖之后的三维地质模型；步骤7：集成土石坝模型和开挖之后的三维场地模型，构成土石坝工程整体模型；步骤8：输出土石坝工程整体模型
一种基于 bim 土石工程整体模型集成方法

[发明专利]集成模型的构建方法、装置、设备和介质-CN202210988470.8在审
发明人：伏峰 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及集成模型的构建方法、装置、设备和介质。本发明的方法包括：基于原始样本集合来训练多个时序子模型，并且得到候选时序子模型集合；基于时序滑动加权算法将所述候选时序子模型集合集成为集成模型；优化所述集成模型中的权重参数。本发明可以使得集成模型的模型评估指标最大化，从而进一步提高数据驱动评分卡模型的准确率和稳定性。
集成模型构建方法装置设备介质

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