检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张文强华镇虞金花陆源源富饶侯培旭 100080 北京市海淀区北四环西路9号2106-030

本申请公开了一种解释性信息确定方法、装置、设备、可读存储介质，属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案，响应于搜索指令，基于搜索指令携带的查询词，确定至少一个目标信息。基于编码模型，对查询词进行编码，得到查... 详细信息

标准号: CN114138932A

本申请公开了一种解释性信息确定方法、装置、设备、可读存储介质，属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案，响应于搜索指令，基于搜索指令携带的查询词，确定至少一个目标信息。基于编码模型，对查询词进行编码，得到查询向量，编码模型基于样本查询词、同一历史样本信息下的正例解释性信息和负例解释性信息训练得到，历史样本信息为基于样本查询词所确定的查询结果。基于查询向量，在至少一个目标信息对应的解释性信息集合中，确定每个目标信息对应的目标解释性信息。基于搜索指令，输出至少一个目标信息以及每个目标信息对应的目标解释性信息。该技术方案能够更快地从若干解释性信息中确定出待展示的解释性信息。

关键词：解释性信息目标信息搜索指令编码模型历史样本样本查询查询词向量计算机技术领域可读存储介质查询结果查询申请集合输出响应携带展示

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模型可解释性信息生成方法、装置、电子设备和存储介质

模型可解释性信息生成方法、装置、电子设备和存储介质

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作者：杨镇恺郑毅贤吴文超王达一张琪萱 100102 北京市朝阳区望京中环南路7号

本申请提供了模型可解释性信息生成方法、装置、电子设备和存储介质，该模型可解释性信息生成方法包括：获取用于训练目标模型的第一样本集；根据所述第一样本集和所述目标模型的模型参数，确定特征重要性信息；获得包括所述特征重要性... 详细信息

标准号: CN116628485A

本申请提供了模型可解释性信息生成方法、装置、电子设备和存储介质，该模型可解释性信息生成方法包括：获取用于训练目标模型的第一样本集；根据所述第一样本集和所述目标模型的模型参数，确定特征重要性信息；获得包括所述特征重要性信息和所述第一样本集中各样本的第二样本集；对所述第二样本集进行降维处理，得到降维处理结果；根据所述降维处理结果，将所述多个特征分别作为新增坐标轴映射到所述二维坐标系中，获得映射处理结果；根据所述映射处理结果，获得所述目标模型的模型可解释性信息。本方案能够增强对模型的可解释性。

关键词：样本集解释性信息降维处理特征重要性目标模型映射处理样本二维坐标系存储介质电子设备模型参数训练目标解释性坐标轴映射申请

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可解释性信息确定方法及装置

可解释性信息确定方法及装置

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作者：张长浩郭龙张天翼王维强 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书实施例提供一种可解释性信息确定方法及装置，该方法首先获取目标对象对应的二维数据表，然后将二维数据表输入预先训练的卷积神经网络，提取各项事件特征的累积特征的特征值，得到至少一张第一特征图，下游网络进行下游卷积处... 详细信息

标准号: CN111507461B

本说明书实施例提供一种可解释性信息确定方法及装置，该方法首先获取目标对象对应的二维数据表，然后将二维数据表输入预先训练的卷积神经网络，提取各项事件特征的累积特征的特征值，得到至少一张第一特征图，下游网络进行下游卷积处理，获得全局特征；基于全局特征可计算出风险分数值，接下来针对全局特征，执行反卷积算法，得到第二特征图，第二特征图与第一特征图对应，根据第二特征图，可确定导致风险分数值的累积特征，作为可解释性信息。该方法无需产生扰动样本也可确定可解释性信息，不受扰动样本限制，且信息精度较高。

关键词：特征图解释性信息全局特征扰动二维样本卷积神经网络获取目标卷积处理事件特征下游网络反卷积算法

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可输出解释性信息的风控建模方法、装置、设备及介质

可输出解释性信息的风控建模方法、装置、设备及介质

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作者：张军涛 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室

本申请涉及人工智能技术，提供可输出解释性信息的风控建模方法、装置、设备及介质，是先基于业务类型从多个样本特征选定样本特征并筛选而得到对应的已训练决策树模型组成决策树集成模型，然后将待预测用户样本输入至决策树集成模型得... 详细信息

标准号: CN115062734A

本申请涉及人工智能技术，提供可输出解释性信息的风控建模方法、装置、设备及介质，是先基于业务类型从多个样本特征选定样本特征并筛选而得到对应的已训练决策树模型组成决策树集成模型，然后将待预测用户样本输入至决策树集成模型得到各已训练决策树模型分别输出的预测结果及预测过程遍历节点轨迹，并基于预测过程遍历节点轨迹确定并生成决策树集成模型中所有样本特征分别对应的可解释性结果。实现了基于业务类型对应的初始样本特征集自动确定决策树集成模型，而且在具体应用决策树集成模型进行预测时不仅可以输出预测结果，还可以输出模型对应的可解释性结果，便于用户直观的获取预测结果及其相关的可解释性结果而获取更多模型相关信息。

关键词：集成模型决策树样本特征解释性决策树模型预测遍历节点业务类型预测结果人工智能技术解释性信息输出轨迹确定输出模型输出预测相关信息样本输入应用决策自动确定特征集风控建模样本直观筛选申请

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可解释性信息确定方法及装置

可解释性信息确定方法及装置

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作者：张长浩郭龙张天翼王维强 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

标准号: CN111507461A

关键词：特征图解释性信息全局特征扰动二维样本卷积神经网络获取目标卷积处理事件特征下游网络反卷积算法

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试论新闻发布中事实与解释性信息的冲突和统一

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新闻与写作 2014年第1期 39-42页

作者：周庆安清华大学新闻与传播学院国务院新闻办新闻发布学术评估课题组

新闻发布的内容,可以分为事实和解释性信息两个方面。在多数新闻发布活动中,当发布者解决了事实的发布之后,往往在解释性问题上遭遇挑战。而解释性信息如果不能和新闻事实之间构成良好的互动,势必在多个层次上形成冲突。从三个层面上,... 详细信息

新闻发布的内容,可以分为事实和解释性信息两个方面。在多数新闻发布活动中,当发布者解决了事实的发布之后,往往在解释性问题上遭遇挑战。而解释性信息如果不能和新闻事实之间构成良好的互动,势必在多个层次上形成冲突。从三个层面上,新闻事实可以实现和解释性信息良好的统一,构建事实和构建形象。

关键词：事实解释性信息新闻发布

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信息处理方法、装置和电子设备

信息处理方法、装置和电子设备

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作者：陈爽穆青孙樱迪段鸥王枫伊玮雯耿文彦杜鹃 100190 北京市海淀区紫金数码园4号楼2层0207

本公开实施例公开了信息处理方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：展示待编辑词的待确认信息；基于针对所述待确认信息的操作，建立所述待编辑词所述待确认信息的关联关系；其中，所述待确认信息用于提供所述待编辑词的... 详细信息

标准号: CN115640790A

本公开实施例公开了信息处理方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：展示待编辑词的待确认信息；基于针对所述待确认信息的操作，建立所述待编辑词所述待确认信息的关联关系；其中，所述待确认信息用于提供所述待编辑词的解释性信息。由此，可以提供一种新的信息处理方式。

关键词：确认信息信息处理方式解释性信息电子设备关联关系信息处理展示

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一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法

一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法

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作者：李伟胡文帅张蒙蒙陶然 100086 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明提供一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法，针对相邻光谱波段之间和非相邻光谱波段之间存在的相关性，设计全光谱相关性自适应学习模块，并以其为基本结构单元，构建主干特征提取网络，提取联合光谱相关性增强、保... 详细信息

标准号: CN116958708A

本发明提供一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法，针对相邻光谱波段之间和非相邻光谱波段之间存在的相关性，设计全光谱相关性自适应学习模块，并以其为基本结构单元，构建主干特征提取网络，提取联合光谱相关性增强、保留本征几何结构的深度语义空谱特征；提取具有细节信息和可解释性信息的传统手工特征，并借助门控结构思想，设计非对称融合模块，在低复杂度下对齐和融合上述两种多模态空谱特征；联合上述两个模块提出全光谱相关性学习网络，实现高光谱图像的有效分类。本发明提出的分类算法能充分利用高光谱图像的光谱属性特点，有效实现地物目标分类。

关键词：高光谱图像全光谱光谱波段自适应学习模块基本结构单元解释性信息网络语义低复杂度地物目标分类算法光谱属性几何结构门控结构融合模块手工特征特征提取细节信息有效分类有效实现对齐多模态非对称分类本征构建光谱主干联合学习融合保留

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涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统

涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统

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作者：闫伟康甜苏家昊李明阳季增彦张一诺 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

本发明涉及机械故障预测技术领域，公开了涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统，其中方法包括：获取涡轮风扇发动机的工作参数；将涡轮风扇发动机的工作参数，输入到训练后的预测网络中输出故障预测结果；从训练后的预测网络中，... 详细信息

标准号: CN116611523A

本发明涉及机械故障预测技术领域，公开了涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统，其中方法包括：获取涡轮风扇发动机的工作参数；将涡轮风扇发动机的工作参数，输入到训练后的预测网络中输出故障预测结果；从训练后的预测网络中，提取神经元激活值；将神经元激活值，分别输入到若干个训练后的解释网络中，每个训练后的解释网络输出对应故障子概念的健康指数；其中，训练后的解释网络与故障子概念之间是一一对应的；将故障子概念的健康指数，输入到改进的拓扑排序算法，在构建的实体‑事件知识图谱上进行推理，得到故障预测结果的可解释信息；故障的自然语言描述和子知识图谱。实现了在故障预测准确率高的同时获得预测结果的解释性信息。

关键词：涡轮风扇发动机子概念神经元激活工作参数故障预测健康指数预测结果网络图谱故障预测结果机械故障预测自然语言描述解释性信息解释信息排序算法输出故障网络输出预测准确率构建推理拓扑改进

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涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统

涡轮风扇发动机的可解释故障预测方法及系统

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作者：闫伟康甜苏家昊李明阳季增彦张一诺 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

标准号: CN116611523B

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