南京航空航天大学陶传奇获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于特征分布分析的深度学习测试样本选择方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115905860B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211344257.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于特征分布分析的深度学习测试样本选择方法及系统是由陶传奇;李丽;郭虹静;黄志球设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征分布分析的深度学习测试样本选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征分布分析的深度学习测试样本选择方法及系统，方法包括：采用聚类方法对训练样本的特征分布进行划分，得到训练样本的特征分布集群；根据训练样本的特征分布集群，计算每个训练样本测试样本分布在每个特征分布集群上的特征差异值；根据训练样本的输出向量计算训练样本的特征分散度；基于排序学习算法构建排序模型，并实现对测试样本的预测和排序；生成合成测试集，利用排序模型对合成测试集进行排序，并设置采样比，选择排序靠前的测试样本构成测试子集。本发明方法在有限资源下筛选出能够快速充分检测出DNN模型故障的测试输入，以缓解数据分布变化对DNN模型精度影响的同时，减少测试标记成本，提高DNN模型测试效率。
本发明授权基于特征分布分析的深度学习测试样本选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征分布分析的深度学习测试样本选择方法，其特征在于，步骤如下： 1采用聚类方法对训练样本的特征分布进行划分，得到训练样本的特征分布集群； 2根据步骤1中得到训练样本的特征分布集群，计算每个训练样本测试样本分布在每个特征分布集群上的特征差异值； 3根据训练样本的输出向量计算训练样本的特征分散度； 4基于排序学习算法构建排序模型，并实现对测试样本的预测和排序； 5使用对抗攻击方法生成合成测试集，利用排序模型对合成测试集进行排序，并设置采样比，选择排序靠前的测试样本构成测试子集。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号