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！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于数据库索引技术的主动学习训练加速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：CN117272006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311052101.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于数据库索引技术的主动学习训练加速方法及系统是由侯捷;伍赛;陈刚设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据库索引技术的主动学习训练加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据库索引技术的主动学习训练加速方法及系统。方法包括：将训练样本输入样本特征提取模块中，输出特征向量；输入主动学习评价模块中，输出样本评分，调用高性能索引模块排序；高性能索引模块对样本评分保存以及排序次序关系维护；集成主动学习算法模块调用高性能索引模块预筛选，使用主动学习算法挑选待训练样本，输入待训练的深度学习模型中训练；重复直至训练完成。本发明结合主动学习和高效的数据索引结构，加快主动学习训练流程，提高模型训练的效率和性能。优化数据的存储和索引方式，减少数据操作的复杂性，有助于提高训练过程的整体效率，能够基于高效的数据库索引结构，以及轻量的主动学习算法，加速训练流程。

本发明授权一种基于数据库索引技术的主动学习训练加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据库索引技术的主动学习训练加速方法，其特征在于，包括： 步骤1建立主动学习训练加速模型，主动学习训练加速模型包括样本特征提取模块、主动学习评价模块、高性能索引模块和集成主动学习算法模块； 步骤2将各个未训练样本和已训练样本输入样本特征提取模块中，样本特征提取模块输出各个未训练样本和已训练样本的特征向量； 步骤3将各个未训练样本和已训练样本的特征向量输入主动学习评价模块中，主动学习评价模块输出各个未训练样本的样本评分，通过调用高性能索引模块对各个未训练样本的样本评分从高到低进行排序； 步骤4高性能索引模块对各个未训练样本的样本评分进行保存，同时高性能索引模块进行各个未训练样本的样本评分的排序次序关系维护； 步骤5集成主动学习算法模块通过调用高性能索引模块对各个未训练样本进行预筛选获得若干边界样本，然后集成主动学习算法模块使用主动学习算法在各个边界样本中挑选出若干待训练样本，将各个待训练样本输入待训练的深度学习模型中进行训练； 步骤6重复步骤1-5直至训练完成； 所述的步骤4中，高性能索引模块包括半有序索引结构和状态信息记录表，半有序索引结构中包括若干数据块，各个数据块之间保持有序关系；每个数据块中保存若干条数据项，各个数据项之间保持无序关系，每个数据项包括一个未训练样本及其样本评分； 状态信息记录表中记录了每个数据块中的每个数据项的状态信息，即每个未训练样本的特征向量所处的更新状态，更新状态包括未训练样本的特征向量的样本评分正在被更新、未被更新和已更新状态； 所述的步骤5中，集成主动学习算法模块通过调用高性能索引模块对各个未训练样本进行预筛选获得若干边界样本，具体为在满足最大化筛选目标的情况下预筛选出各个未训练样本中的若干样本评分较高的未训练样本作为边界样本，最大化筛选目标具体如下： 其中，表示预筛选出的边界样本集合，边界样本集合中包括若干边界样本；表示未训练样本；和分别表示信息量函数和贡献度函数。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。