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[发明专利]一种基于课程学习的多标签国际疾病分类训练方法-CN202210029712.0有效
发明人：王亚强;韩旭;郝学超;舒红平;朱涛 -专利权人：成都信息工程大学;四川大学华西医院
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于课程学习的多标签国际疾病分类训练方法，在对国际疾病大规模数据集进行分类自动编码时通过三种不同的小批量样本采样方法来控制标签分布。首先获取多标签国际疾病训练样本集，并将多标签国际疾病训练样本集划分为多个训练样本子集；第一阶段训练，对训练样本子集进行迭代分层采样与计算梯度并第一轮更新模型参数；第二阶段训练，对训练样本集进行迭代置乱切分与计算梯度并第二轮更新模型参数；第三阶段训练，对训练样本子集进行迭代概率采样和计算梯度并第三轮更新模型参数。本发明改进了当前主流模型的训练阶段，改进的模型在ICD编码多标签分类任务中大幅提升了模型精度和泛化能力。
一种基于课程学习标签国际疾病分类训练方法

[发明专利]图像处理方法、装置及设备-CN202011545325.X在审
发明人：沈伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：对图像处理模型进行多轮迭代训练，将最后一轮迭代训练输出的图像处理模型确定为目标图像处理模型；一轮迭代训练中，对基于更新前的图像处理模型获得的中间图像处理模型进行多次迭代更新，将最后一次迭代更新得到的中间图像处理模型作为输出的图像处理模型；一次迭代更新中，将一个样本子集分别输入更新前的图像处理模型和中间图像处理模型，基于获得的第一图像特征和第二图像特征的偏差信息确定的目标损失值，对中间图像处理模型进行参数调整。
图像处理方法装置设备

[发明专利]有效的数据库机器学习验证-CN202010498809.7在审
发明人： V.S.加纳帕瓦拉普;K.萨帕特瓦;K.闪穆加姆;R.瓦库林 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：示例操作可以包括以下一项或多项：由包括训练集的训练参与者客户端生成多个事务提议，每个事务提议对应于用于与随机梯度下降有关的机器学习模型训练的训练迭代，机器学习模型训练包括多个训练迭代，事务提议包括由训练参与者客户端执行的梯度计算
有效数据库机器学习验证

[发明专利]一种神经网络模型训练方法、装置、芯片和系统-CN201910503321.6在审
发明人：张长征;白小龙;涂丹丹 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种模型训练方法。本发明实施例的每个工作模块包括并行运行的计算进程和通讯进程，计算进程根据上一次迭代的局部梯度和模型参数计算下一次训练模型的模型参数，通讯进程向服务器模块上推局部梯度以及下拉全局梯度。计算进程计算训练模型的下一次迭代的模型参数的过程不依赖于上一次迭代的全局梯度，从而使计算进程与通讯进程的时间窗口重叠，缩短了模型参数的训练时延。
模型参数通讯进程局部梯度迭代进程模型参数计算神经网络模型服务器模块并行运行工作模块计算训练模型训练时间窗口训练模型一次迭代时延下拉全局芯片

[发明专利]使用秘密共享的逻辑回归建模方案-CN201980002723.6在审
发明人：王华忠;李漓春;殷山 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：用于通过使用秘密共享技术来训练多方安全逻辑回归模型(SLRM)的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种方法包括：使用秘密共享(SS)将安全逻辑回归模型(SLRM)的样本训练数据划分为多份，其中，每一份被分配给安全计算节点(SCN)；使用每份所述样本训练数据对与SLRM相关联的参数进行迭代更新，其中，所述迭代更新一直持续到出现了预定条件为止；在对与SLRM相关联的所述参数进行迭代更新之后，输出被配置为由每个安全计算节点使用的训练结果。
迭代更新安全逻辑回归模型计算节点秘密共享样本训练计算机存储介质关联计算机程序训练结果预定条件安全输出分配配置

[发明专利]一种隐私保护的模型训练方法、系统及装置-CN202110433119.8在审
发明人：吴慧雯;陈岑;王力 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种隐私保护的模型训练方法和系统，所述方法由参与训练的多个数据方中的某一数据方实现，所述方法包括对数据方持有的模型进行多轮迭代更新，所述模型包括共享部分和专有部分，其中，一轮迭代更新包括：基于自身持有的训练样本对模型进行迭代训练，得到模型数据；传输第一共享数据至服务器，以便使服务器基于多个数据方的第一共享参数确定第二共享数据；获取服务器返回的第二共享数据，并基于第二共享数据更新模型的共享部分；基于更新后的模型以进行下一轮迭代更新，或将更新后的模型作为最终模型。
一种隐私保护模型训练方法系统装置

[发明专利]一种基于联邦学习的机场飞机流量异步预测方法-CN202110068863.2在审
发明人：周子琦;董恒;杨洁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的机场飞机流量异步预测方法，包括以下步骤：S1、接收ADS‑B报文；S2、报文数据预处理；S3、构建本地民航流量数据集；S4、异步训练；S5、本地模型更新迭代；S6、全局参数聚合；S7、迭代全局模型并同步下发。有益效果：对比集中式训练的预测模型方法，本发明将地面接收站的数据留在本地，并进行训练，减少了庞大数据上传的开销；同时对于一些敏感地区地面站的数据，因为不用上传数据，保证了数据安全；并且因为在本地端各自训练更新后，异步上传参数再全局聚合同步下放，既保障了本地模型迭代的时效性，也保证了整体模型的最优迭代。
一种基于联邦学习机场飞机流量异步预测方法

[发明专利]一种图像处理方法和装置-CN202210575567.6在审
发明人：孙金;刘帅朝;张德 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取待处理图像；利用预先训练好的语义分割模型处理待处理图像，其中，语义分割模型是基于迭代更新的已标记图片集合和未标记图片集合，迭代训练全卷积神经网络得到，迭代更新已标记图片集合和未标记图片集合与迭代训练全卷积神经网络同步该实施方式使比较少的标注样本训练出的图像语义分割模型所依赖的人力成本大大降低，同时有效地提高图像语义分割的准确性。
一种图像处理方法装置

[发明专利]异常监测模型的训练、异常监测方法及电子设备-CN202210906675.7在审
发明人：罗子璇;王喜民;黄勇 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及物联网技术领域，具体涉及异常监测模型的训练、异常检测方法及电子设备，该训练方法包括获取用于训练异常监测模型的待优化参数；利用混沌映射对所述待优化参数进行初始化，得到初始化种群；基于当前优化迭代次数调整当前优化权重，所述当前优化权重与所述当前优化迭代次数正相关；根据所述当前优化权重对所述初始化种群进行优化，确定目标优化参数；基于所述目标优化参数对所述异常监测模型进行训练，确定目标异常监测模型。采用混沌映射的方式生成初始化种群，同时引入与当前优化迭代次数正相关的当前优化权重，并利用该当前优化权重对初始化种群进行优化，能够避免模型陷入局部最优，可提高异常监测模型的预测精度以及迭代速度。
异常监测模型训练方法电子设备

[发明专利]一种基于seq2seq的楼宇迁移非侵入式负荷监测方法-CN202310928459.7在审
发明人：程一鸣;郑经纬;谭先军;许锋;胡博;陈奕;徐川子;李红;冯涛;龚成尧;罗庆;陈聪;林瑶琦;王少辉;俞秦博 -专利权人：浙江大有实业有限公司配电工程分公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：为了克服现有技术存在有标签数据量少，且训练迭代次数多，迭代时间长，难以收敛的问题；本发明通过在标签数据量充足的训练数据集中进行充分训练，使网络能够对功率序列中所包含比如边缘等鲜明的负荷特征进行学习识别，再进行迁移学习，通过目标数据集中少量有标签数据对该seq2seq神经网络参数进行训练微调，实现了对目标数据集的有监督非侵入式负荷监测，有效减少了迭代时间并避免了迭代难以收敛等问题，对于现实场景来说，具有较大的应用意义和较高的负荷辨识潜力
一种基于 seq2seq 楼宇迁移侵入负荷监测方法

[发明专利]一种在毫米波预编码系统中的快速迭代波束成形方法-CN201610447326.8在审
发明人：娄念念;成先涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-06-20 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： H04B7/04 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，它特别涉及一种在无线多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)通信系统中利用时分双工系统的信道互易性进行迭代从而同时快速地获得多个波束成形奇异矢量的方法本发明提出了一种基于LANCZOS算法的快速迭代天线训练方法，由于LANCZOS方法的收敛速度快于幂迭代方法，而且可以只用一个阶段的迭代就能获得多流波束成形的多对收发端波束成形奇异矢量，从而成倍地减少天线训练阶段的开销，快速地完成天线训练，本发明具有重大的实际意义。
一种毫米波预编系统中的快速波束成形方法

[发明专利]一种快速迭代波束成形的方法-CN201510204935.6有效
发明人：付自刚;成先涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-04-27 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域,尤其涉及一种在无线多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)通信系统中利用时分双工系统的信道互易性进行迭代从而同时快速地获得多个波束成形的方法一种快速迭代波束成形的方法，包括如下步骤初始化；进行LANCZOS迭代；迭代循环控制；计算发送波束成形矩阵F；接收波束成形矩阵训练。本发明利用时分双工系统的信道互易性，无需估计信道状态信息，同时，利用LANCZOS算法的快速收敛性和同时获得多个特征向量的性质，大大提高了天线训练速度，减小了训练开销。
一种快速波束成形方法

[发明专利]一种分类模型训练方法及系统-CN202110095917.4在审
发明人：霍小倩 -专利权人：北京紫光展锐通信技术有限公司
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习领域，尤其涉及一种分类模型训练方法及系统。其中，该方法包括：获取多个客户咨询数据，每个所述客户咨询数据均标注有类别标签；将标注有类别标签的所述多个客户咨询数据分别转换为词向量数据；将所述词向量数据输入第一深度模型以对所述第一深度模型进行迭代训练，其中，在迭代训练过程中所述第一深度模型学习所述词向量数据的数据特征，并根据所述数据特征输出对应词向量数据的分类；当所述训练模型输出的词向量数据的分类结果的准确率达到预设值时，停止对所述第一深度模型的迭代训练
一种分类模型训练方法系统

[发明专利]基于两阶段集成学习的风电异常数据识别方法-CN201510484365.0有效
发明人：耿天翔;丁茂生;李峰;葛俊;胡伟;郑乐 -专利权人：国网宁夏电力公司;清华大学;国家电网公司
申请日： 2015-08-10 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两阶段集成学习的风电异常数据识别方法，包括以下步骤：S1：提取风电异常数据参数；S2：根据所述风电异常数据参数生成训练样本和测试样本；S3：利用随机森林训练所述训练样本得到随机森林模型：S4：根据所述随机森林模型，利用梯度迭代决策树训练所述训练样本得到梯度迭代决策树模型；以及S5：根据所述随机森林模型和所述梯度迭代决策树模型分别预测所述测试样本得到预测结果。
基于阶段集成学习异常数据识别方法

[发明专利]训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111557896.X在审
发明人：李文博;苏宁 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质。训练方法包括：根据针对基础训练样本集的迭代增量策略，在基础训练样本集的基础上以迭代方式逐次增加样本量，得到目标训练样本集，其中，基础训练样本集和目标训练样本集包括与兴趣面相关的特征数据，特征数据是与用于预测兴趣面的客流量相关的数据；以及利用目标训练样本集对与目标训练样本集对应的预设模型进行训练，得到客流量预测模型。
训练方法客流量预测装置电子设备存储介质