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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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57 篇 专利

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57 篇 电子文献
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机构

2 篇 通号智慧城市研究...
2 篇 长鹰恒容电磁科技...
2 篇 山东省计算中心
2 篇 国网东北分部绿源...
2 篇 深圳索信达数据技...
2 篇 索信达数据技术有...
2 篇 南京工程学院
2 篇 南京丰厚电子有限...
2 篇 国网吉林省电力有...
2 篇 国网吉林省电力有...
2 篇 国网内蒙古东部电...
2 篇 武汉科技大学
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 浙江工业大学
2 篇 东北电力大学
2 篇 广东工业大学
2 篇 北京氢远质投新能...
2 篇 支付宝信息技术有...
2 篇 北京化工大学
2 篇 厦门锋联信息技术...

作者

2 篇 马登昌
2 篇 方伟琪
2 篇 薛凯
2 篇 李兵
2 篇 万友平
2 篇 江志农
2 篇 尹旭
2 篇 吴明轩
2 篇 郑胜男
2 篇 刘少峰
2 篇 武赟
2 篇 黄茂达
2 篇 张建德
2 篇 陈金鑫
2 篇 孙鸿飞
2 篇 韩磊
2 篇 张永
2 篇 杨扬
2 篇 杨信
2 篇 张镇

语言

57 篇 中文

检索条件"主题词=模型初始参数"

共 57 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于联盟链的联邦学习的数据处理方法与系统

一种基于联盟链的联邦学习的数据处理方法与系统

引用

作者：邵俊万友平李骏琪 100020 北京市西城区西外大街136号2层1-14-2107

本发明公开了一种基于联盟链的联邦学习的数据处理方法与系统，其中所述方法包括：发起方建立智能合约；将联盟链上各个节点的模型初始参数写入智能合约中；各节点将样本数据量发送到智能合约上，根据各个样本数据量大小分别分配相应数... 详细信息

标准号: CN112597240A

本发明公开了一种基于联盟链的联邦学习的数据处理方法与系统，其中所述方法包括：发起方建立智能合约；将联盟链上各个节点的模型初始参数写入智能合约中；各节点将样本数据量发送到智能合约上，根据各个样本数据量大小分别分配相应数量的通证；每一轮模型训练中，各节点将训练获得的梯度值发送至所述智能合约，根据各个节点的梯度值和样本数据量，计算各节点的偏离指数；根据所述偏离指数识别可疑节点；其他节点基于PBFT机制对可疑节点进行投票，根据投票结果对可疑节点进行验证；通过智能合约和实用拜占庭容错协议PBFT投票机制，保障了生态的良性运转，使得节点之间可以顺利完成联邦建模的训练。

关键词：智能可疑节点样本数据偏离拜占庭容错协议模型初始参数模型训练投票机制投票结果数据处理发起方建模写入验证发送运转投票分配生态学习

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一种基于半监督小样本的设备故障诊断方法

一种基于半监督小样本的设备故障诊断方法

引用

作者：季海鹏王晓茜刘晶赵佳张健楠 300400 天津市北辰区双口镇西平道5340号

本发明提供了一种基于半监督小样本的设备故障诊断方法，属于设备故障诊断的技术领域，包括下述步骤：将标记数据与无标记数据进行数据处理，利用信号分解算法分解为多个信号分量；利用梳理后的数据构建元学习任务；构建半监督故障诊断... 详细信息

标准号: CN116451150A

本发明提供了一种基于半监督小样本的设备故障诊断方法，属于设备故障诊断的技术领域，包括下述步骤：将标记数据与无标记数据进行数据处理，利用信号分解算法分解为多个信号分量；利用梳理后的数据构建元学习任务；构建半监督故障诊断模型，利用伪标签与一致性正则方式进行半监督训练，通过多通道卷积模型进行故障特征提取与分类；进行元学习训练与测试，利用元学习算法对模型初始参数进行优化，完成小样本下的设备故障诊断。

关键词：设备故障诊断半监督小样本故障特征提取故障诊断模型模型初始参数标记数据数据构建信号分解信号分量学习算法学习训练数据处理多通道无标记构建卷积算法标签梳理测试分解分类优化学习

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一种基于深度学习的番茄叶片病害检测方法

一种基于深度学习的番茄叶片病害检测方法

引用

作者：屈洪春纪豪王红胜翟世东郭飞 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明涉及一种基于深度学习的番茄叶片病害检测方法，属于植物病害检测技术领域。该方法包括：S1：收集常见的番茄叶片病害图像，对图像进行缩放拼接并使用图像处理方法扩充数据集；S2：根据番茄的病害种类进行标注和分类，划分训练集... 详细信息

标准号: CN116912684A

本发明涉及一种基于深度学习的番茄叶片病害检测方法，属于植物病害检测技术领域。该方法包括：S1：收集常见的番茄叶片病害图像，对图像进行缩放拼接并使用图像处理方法扩充数据集；S2：根据番茄的病害种类进行标注和分类，划分训练集和验证集，最终得到番茄叶片病害图像数据集；S3：构建基于改进的yolov7‑tiny网络结构的小目标病害识别模型；S4：设置模型初始参数，使用数据集对构建的模型进行训练，获得最优模型参数，并保存最优模型；S5：使用训练后的模型对待检测图像进行识别，检测出图像中病害的具体位置以及名称。本发明能快速且有效地改善小目标病害的检测效果，并且达到了精度与速度的平衡。

关键词：病害番茄叶片最优模型小目标图像构建检测技术领域模型初始参数图像数据集病害检测病害识别检测图像使用数据图像处理网络结构植物病害数据集训练集验证集有效地检测缩放番茄拼接标注保存分类平衡改进学习

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一种基于云边协同的配电台区拓扑辨识与线损分析方法

一种基于云边协同的配电台区拓扑辨识与线损分析方法

引用

作者：胡恩德章立宗赵峰朱玛张磊徐程刚陈南莫亦桦 312000 浙江省绍兴市越城区胜利东路58号

本发明公开一种基于云边协同的配电台区拓扑辨识与线损分析方法。包括如下步骤：云端服务器建立初始拓扑辨识和线损分析模型，并将模型初始参数下发给各个参与联合建模的智能融合终端；智能融合终端在本地完成轻量化计算模型的训练，训... 详细信息

标准号: CN118017461A

本发明公开一种基于云边协同的配电台区拓扑辨识与线损分析方法。包括如下步骤：云端服务器建立初始拓扑辨识和线损分析模型，并将模型初始参数下发给各个参与联合建模的智能融合终端；智能融合终端在本地完成轻量化计算模型的训练，训练完成后，将模型参数上传给云端服务器；云端服务器对各个智能融合终端的模型参数进行聚合优化；云端服务器根据聚合后的结果对全局模型进行一次更新，并将更新后的模型参数返回给参与建模的智能融合终端；智能融合终端再次更新迭代优化本地模型，直到性能达到目标结束。本发明方法，将分布式协同计算与云边协同计算融合，能够适用于大规模低压配电网高效拓扑辨识和实时线损分析的应用场景，支撑新型电力系统建设。

关键词：智能融合云端服务器终端模型参数辨识拓扑线损建模聚合更新分布式协同计算协同模型初始参数低压配电网迭代优化分析模型计算模型配电台区全局模型系统建设新型电力应用场景轻量化上传分析融合返回支撑优化联合

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一种基于可变遗忘因子的自适应滤波器的脑电信号时序随机噪声去除方法

一种基于可变遗忘因子的自适应滤波器的脑电信号时序随机噪声去除...

引用

作者：段立娟连召洋乔元华陈军成苗军 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明涉及一种基于可变遗忘因子的自适应滤波器的脑电信号时序随机噪声去除方法，用于去除脑电信号中时序随机噪声。包括模型训练和模型测试，模型训练包括获取含有时序随机信号的混合脑电信号做为训练数据；设置模型初始参数；根据混... 详细信息

标准号: CN112244876A

本发明涉及一种基于可变遗忘因子的自适应滤波器的脑电信号时序随机噪声去除方法，用于去除脑电信号中时序随机噪声。包括模型训练和模型测试，模型训练包括获取含有时序随机信号的混合脑电信号做为训练数据；设置模型初始参数；根据混合脑电信号生成当前迭代的输入混合信号序列片段生成当前迭代的输入参考噪声片段x_t；更新遗忘因子；计算当前迭代的不含噪声的脑电信号片段更新中间参数；重复上述步骤直到满足条件训练完成；最终利用训练完成的模型进行实际去噪。本发明弥补了对脑电信号中较强时序随机噪声的伪迹去除研究较少的不足，并与现有方法进行了试验对比，实验结果表明，本发明在运动想象数据集上的时序随机强噪声去除效果明显。

关键词：脑电信号时序去除随机噪声迭代模型训练遗忘因子模型初始参数自适应滤波器混合信号满足条件模型测试试验对比随机信号序列片段训练数据运动想象噪声片段中间参数强噪声数据集可变去噪伪迹更新噪声参考重复研究

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一种基于低门限集成与文本内容匹配的虚假新闻识别方法

一种基于低门限集成与文本内容匹配的虚假新闻识别方法

引用

作者：谭华徐维超 510060 广东省广州市越秀区东风东路729号

本发明公开了一种基于低门限集成与文本内容匹配的虚假新闻识别方法，包括以下步骤：获取备用新闻文本和虚假新闻文本，并构建揭露语料库，其中备用新闻文本被分为训练文本和待测文本；对训练文本、待测文本和揭露语料库进行数据统计和... 详细信息

标准号: CN111831790B

本发明公开了一种基于低门限集成与文本内容匹配的虚假新闻识别方法，包括以下步骤：获取备用新闻文本和虚假新闻文本，并构建揭露语料库，其中备用新闻文本被分为训练文本和待测文本；对训练文本、待测文本和揭露语料库进行数据统计和处理；构建若干文本分类深度学习模型，并设置模型初始参数；将训练文本送入深度学习模型中训练，得到训练完毕的模型，然后将待测文本送入模型判别，并输出判别结果；将判别结果进行集成，得到初步判断新闻真伪的预测标签；获取分别能够代表揭露语料库和待测文本的关键词并匹配，然后根据匹配结果修正预测标签，得到最终判断新闻真伪的正式标签；本发明对新闻进行深层语义识别，并考虑虚假新闻的词性共性问题。

关键词：新闻文本训练文本语料库文本判别结果标签构建备用匹配送入真伪模型初始参数共性问题匹配结果数据统计文本分类文本内容语义识别低门限预测词性修正输出学习

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一种基于注意力机制和残差网络的电网异常用电检测方法

一种基于注意力机制和残差网络的电网异常用电检测方法

引用

作者：杨扬尹旭张镇李士波逄锦山 250000 山东省济南市经十路东首科学院路19号

本发明公开了一种基于注意力机制和残差网络的电网异常用电检测方法，包括如下步骤，S1、数据采集，利用大量智能电表将用户的海量用电信息进行高频采集，收集大量电力数据；S2、数据预处理，S3、选取训练数据集和测试数据集；S4、设置... 详细信息

标准号: CN114676742A

本发明公开了一种基于注意力机制和残差网络的电网异常用电检测方法，包括如下步骤，S1、数据采集，利用大量智能电表将用户的海量用电信息进行高频采集，收集大量电力数据；S2、数据预处理，S3、选取训练数据集和测试数据集；S4、设置模型初始参数；S5、训练基于注意力机制和残差网络的分类算法，利用训练样本，对基于注意力机制和残差网络的分类算法进行模型训练；S6、预测用电数据；S7、结果分析。本发明以较高精度实现电网异常用电检测，在实际应用中，算法的能力十分稳定，对复杂的环境和数据都有较好的处理能力。

关键词：注意力机制残差分类算法异常用电模型初始参数测试数据集数据预处理训练数据集电网网络电力数据结果分析模型训练数据采集训练样本用电数据用电信息智能电表检测算法采集预测应用

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一种用于光伏项目可行性定量评估的方法

一种用于光伏项目可行性定量评估的方法

引用

作者：潘国兵马登昌胥芳陈金鑫孙鸿飞 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

一种用于光伏项目可行性定量评估的方法，包括以下步骤：第一步、样本数据准备；第二步、冗余样本预处理，通过删除天顶角余弦值小于0的样本，剔除冗余样本；第三步、模型输入、输出变量准备：建模、预测输入变量包括：风速、风在斜面... 详细信息

标准号: CN111476393B

一种用于光伏项目可行性定量评估的方法，包括以下步骤：第一步、样本数据准备；第二步、冗余样本预处理，通过删除天顶角余弦值小于0的样本，剔除冗余样本；第三步、模型输入、输出变量准备：建模、预测输入变量包括：风速、风在斜面上的入射角、环境温度、相对湿度、水平总辐照度、水平散辐照度、水平直接辐照度、斜面总辐照度和系统运行时间；输出变量为采样周期内系统效率PR_p；第四步、基于建模系统输入、输出变量，设定模型初始参数，训练随机森林回归RFR模型并进行调参；第五步、待建光伏系统气象环境建站适应性参数化。本发明提供了一种准确性较高、精度高、抗过拟合、对数据质量鲁棒性高的用于光伏项目可行性定量评估的方法。

关键词：辐照度输出变量项目可行性定量评估冗余样本光伏预处理模型初始参数适应性参数采样周期光伏系统建模系统模型输入气象环境输入变量随机森林系统运行样本数据鲁棒性内系统入射角天顶角风速建模拟合余弦剔除删除样本回归预测

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一种面向图神经网络后门攻击的防御方法

一种面向图神经网络后门攻击的防御方法

引用

作者：马卓辛柳莹刘心晶李腾张俊伟马卓然杨易龙 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

本发明提出了一种面向图神经网络后门攻击的防御方法，实现步骤为：获取训练数据集、测试数据集和验证数据集；对图神经网络代理模型进行迭代训练；提取触发器特征；对触发器进行恢复；获取面向图神经网络后门攻击的防御结果。本发明在... 详细信息

标准号: CN117896172A

本发明提出了一种面向图神经网络后门攻击的防御方法，实现步骤为：获取训练数据集、测试数据集和验证数据集；对图神经网络代理模型进行迭代训练；提取触发器特征；对触发器进行恢复；获取面向图神经网络后门攻击的防御结果。本发明在获取后门攻击的防御结果阶段，利用不含有后门的测试数据集和模型初始参数与多次迭代训练后模型参数的差值对模型遗忘训练程度约束，有效提高了模型分类准确率，从而提高后门防御效果；在提取触发器特征阶段，通过计算节点影响值对触发器节点进行筛选，进而提取其特征，有效减轻了防御者的计算负担，提高了提取触发器特征的计算效率。

关键词：触发器后门攻击神经网络防御测试数据集模型初始参数训练数据集代理模型迭代训练多次迭代防御效果计算节点计算效率结果阶段模型参数模型分类特征阶段验证数据后门的准确率后门遗忘筛选恢复

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一种基于深度学习模型的危险品检测方法和系统

一种基于深度学习模型的危险品检测方法和系统

引用

作者：张赛吴明轩杨信华蓉 100160 北京市丰台区汽车博物馆南路1号院中国通号大厦A座5层

本发明属于危险品检测技术领域，涉及一种基于深度学习模型的危险品检测方法和系统：通过光学镜头和红外镜头同时进行图像采集，并将光学图像和红外图像融合获得融合图像；对融合图像进行标定，并给出对应的标签；根据标签设定模型初始... 详细信息

标准号: CN113255797B

本发明属于危险品检测技术领域，涉及一种基于深度学习模型的危险品检测方法和系统：通过光学镜头和红外镜头同时进行图像采集，并将光学图像和红外图像融合获得融合图像；对融合图像进行标定，并给出对应的标签；根据标签设定模型初始参数，并采用标定后的融合图像对模型进行预训练；对经过训练的模型进行验证，统计检测错误的融合图像，根据其特征对图像进行补充，并采用融合图像和补充后的图像对模型进行二次训练，获得最佳检测模型；将实际场景中光学镜头和红外镜头采集的图像进行融合，随后输入最佳检测模型获得危险品检测结果。其通过将红外镜头和光学镜头相结合，解决了光线较暗时无法捕捉图像的问题，实现了全天候目标检测。

关键词：融合图像危险品检测光学镜头红外镜头图像标定模型初始参数标签设定捕捉图像光学图像红外图像模型获得目标检测实际场景统计检测图像采集融合补充检测标签采集验证学习

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