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  • 本发明涉及电数字数据处理技术领域,特别涉及一种基于流形学习的分布式实时数据处理方法及装置,该方法包括接入多源异构数据,经预处理后映射为节点特征矩阵并流式输出;基于节点特征构建动态图,生成邻接矩阵并实时更新拓扑结构;以动态图结构和流形嵌入为输...
  • 本发明公开了基于纱线性能参数的液体传输速率预测方法,按照以下步骤实施:步骤1,采集纱线样本参数数据,预处理得到数据集;步骤2,构建三层前馈神经网络模型;步骤3,采用步骤1中的数据集对步骤2中构建的三层前馈神经网络模型进行训练与优化,输出预测...
  • 本发明提供一种多源数据驱动的基坑施工安全状态智能预警方法和装置, 方法包括将监测数据序列输入预先创建的预测模型,得到未来预设时间段内各时间点的变形预测值;根据基坑的施工计划,得到关键施工阶段及其计划完成时间,并在各关键施工阶段的时间节点前后...
  • 本申请提供一种三温分选机关键部件的故障诊断方法、系统、设备及介质,本申请提供的三温分选机关键部件的故障诊断方法,通过获取三温分选机关键部件的历史振动信号数据集;对历史振动信号数据集进行预处理得到训练集和测试集;利用训练集对由空间特征提取模块...
  • 本发明公开了一种基于多模态时序数据的操作决策的预测方法、装置及设备,涉及智能监控技术领域,可解决目前依靠人工进行操作决策的预测效率低,准确率低的技术问题。方法包括:确定每个预设历史时间点对应的历史设备监控数据以及历史真实操作决策;根据历史设...
  • 本申请公开了一种大语言底座模型增量训练方法、设备及储存介质,包括获取初始化模型;根据优化器与第一训练数据集对初始化模型进行第一训练处理以得到第一底座模型及第一优化器状态;获取第一底座模型的模型效果信息,并根据模型效果信息,将新增训练样本数据...
  • 本发明涉及水声信号处理技术领域,尤其是一种基于WGAN‑GP的水声噪声数据生成方法,生成器G以随机噪声向量为输入,通过深度神经网络生成合成噪声,而真实水声噪声经预处理包括归一化、分段等操作形成标准训练样本,判别器D同时接收生成噪声与真实噪声...
  • 本发明提供一种烧结点火炉目标温度优化方法、装置、设备及存储介质,通过构建综合性能元模型,将优化目标直接对应能源消耗量如煤气消耗量,实现了在烧结工况变化后秒级内给出新的最优设定值的前馈优化,响应速度极快;本申请通过采用遗传算法、粒子群算法等全...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供一种模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括:获取训练样本集合;训练样本集合包括风险文本序列和通用文本序列,风险文本序列用于表示具备与敏感实体对应的脱敏实体的文本序列,通用文本序列用于表示...
  • 本发明公开了属于生态环境保护与治理领域,是一种基于时空异质性嵌套的水生态环境深度学习预测方法。本方法包括:步骤S1:水生态模拟预测数据预处理;步骤S2:水生态基础模型拟合;步骤S3:流域空间要素信息嵌入与序列化插补;步骤S4:采样点水生态指...
  • 本公开提供一种面向大模型训练流程的函数调用数据集构建方法,包括函数解析、调用链构造、语义验证与修复、输出与反馈回流四个步骤,最终生成包含多条结构化函数调用链样本的训练数据集;所述函数解析模块接收函数文档集合,将所述函数文档集合中的函数解析为...
  • 本公开涉及一种可验证决策拓扑的训练优化方法、设备、介质及产品。该方法包括:将目标业务的初始决策查询输入到目标策略模型,以生成目标业务的多条候选决策路径,然后对多条候选决策路径进行领域感知群体优势调优,得到每条候选决策路径的调优可信度,并基于...
  • 本发明公开了基于时序约束对抗生成网络的电力系统暂态稳定评估样本增强方法、系统、设备及介质,属于电力系统安全分析技术领域,包括:构建样本增强模型,生成器基于随机噪声和系统特征标签生成暂态时序数据,判别器通过时序神经网络输出样本真实性评分和时序...
  • 本发明公开了一种基于自训练半监督机器学习的负样本筛选方法,涉及土木工程领域的地质灾害风险评估技术领域。本发明包括:构建含历史灾害正样本与未灾害候选负样本的初始训练集,采用机器学习算法训练初始分类模型,结合可解释机器学习方法输出的特征值,修正...
  • 本申请实施例提供一种应用于设备监测的模型训练方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取待训练数据;其中,待训练数据包括时序数据和文本数据;根据时序数据,对第一子模型进行训练,得到训练完成的时序模型,以及,根据待训练数据,对第二子模型进行训练,...
  • 本申请实施例提供一种基于大模型的多模态数据集构建与动态更新方法及装置,通过创新性地设计语义对齐体系,通过多模态分析和特征融合,实现数据的有效表达。构建向量化机制,结合特征索引和相似度匹配,建立可靠的数据筛选模型。引入增量更新,通过匹配度评估...
  • 本发明公开了分类模型的训练方法、虚假成员识别方法及相关设备,包括:获取训练样本集,并对训练样本集进行特征预处理以形成模型输入;按照训练批次,基于初始分类模型对模型输入进行预测,得到每个训练批次的初始预测结果;基于初始预测结果计算每个训练批次...
  • 本发明涉及电力系统技术领域,公开了一种可提升模型预测精度的数据集构造方法、系统、设备及介质,方法包括:该方法通过独特的特征筛选机制,能够更精准地捕捉与目标输出负荷高度相关的信息。在初级输入特征获取阶段,基于自相关系数筛选历史负荷,有效排除了...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种数据集加工方法、系统、设备及存储介质,包括获确定目标行业类型,根据目标行业类型获取多模态数据;对多模态数据进行预处理,得到多模态标准化数据;对标准化数据进行定向提纯处理,得到多模态提纯数据;根据目标行...
  • 本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及一种面向社区热点的抗概念漂移增量学习标签稳态控制方法,该方法获取实时社区数据并预处理后,采用分布距离与性能下降双指标融合检测概念漂移;根据漂移判定及类别分布,差异化分配新旧样本配额生成训练集;将历史模型参...
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