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  • 本申请公开了一种推荐模型的训练方法、推荐对象的方法、设备和存储介质, 属于计算机技术领域。在该方法中, 获取样本数据、以及获取该样本数据在延迟的第0天至延迟的第N天中每天的转化标签, 通过该N+1个塔分别对该样本数据进行处理, 确定出在延迟...
  • 一种基于时序预测模型的时序预测方法, 所述时序预测模型为基于深度学习网络的时序预测模型, 包括编码网络和预测网络;所述方法包括:获取与历史时段对应的时间序列;以及与目标时段对应的目标协变量序列;将时间序列输入至编码网络, 由编码网络将时间序...
  • 本申请公开了一种模型训练、信息推荐方法、装置、设备及介质, 用以实现能够更加准确地向用户推荐商品的协同过滤模型。本申请提供的方法包括:确定协同过滤模型的训练数据集, 包括用户数据集和商品数据集;训练数据集中的每一样本, 为存在交互关系的用户...
  • 一种面向单点的风速中长期预测模型构建方法, 通过对数值预报的结果提取以及对数据进行过滤和整理等操作构建训练数据集, 并使用同样的方式将从历史的临近日和临近时提取的对应格点预报信息并加入训练数据集中, 以此构建高质量的训练数据集, 之后通过随...
  • 本申请涉及机器学习技术领域, 提供了一种样本生成方法、装置、计算机设备及可读存储介质, 包括:获取待生成的原始数据集, 将原始数据集分离为少数类样本集和多数类样本集;对少数类样本, 通过计算每个聚类数量下的轮廓系数, 确定使轮廓系数最大的最...
  • 一种代码修复模型的训练方法、代码修复方法和装置, 所述代码修复模型的训练方法包括:获取历史代码审查信息对应的执行代码, 所述执行代码包含所述历史代码审查信息在源代码中对应的历史审查代码块及所述历史审查代码块的执行依赖代码;基于所述历史代码审...
  • 本发明公开一种面向冲击波信号采集的模态触发方法及系统, 涉及信号采集触发技术领域, 该方法包括:设置触发电平阈值和模态判别预测数据长度;实时监控预触发缓存数据, 当信号幅值超过触发电平阈值时, 截取触发点前K1个数据点形成特征序列;将特征序...
  • 本发明公开了一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法, 具体包括:首先, 采集并预处理影响混凝土温度的各项数据;其次, 构建一个三层神经网络模型, 并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行全局寻优, 其中遗传算法可通过引入动态变异...
  • 本申请公开了一种数据集构建方法、设备及介质, 方法包括:通过标准化逻辑程序和大语言模型提示词, 对原始数据进行处理, 得到标准化处理文本;通过大语言模型提示词提取标准化处理文本的领域标签, 并根据领域标签, 构建初始训练样本集;通过验证集评...
  • 一种交叉互联连接错误护层接地电流特征数据增广方法及系统, 属于电缆故障检测领域, 包括在待检测电缆两端分别设置多个电流互感器, 用于获取不同护层连接状态下, 待检测电缆中每相线芯两端处实际的电流数据;所述电流数据包括线芯电流数据和护层电流数...
  • 本发明公开了一种基于人工智能反演性研究南印度洋塞舌尔穹隆温跃层深度的季节变化规律的方法, 该方法包含:获取南印度洋塞舌尔穹隆的海表面数据和全球地转海洋学实时观测阵数据并进行处理;建立三种模型, 利用上述数据选择并分析输入变量;选择轻量级梯度...
  • 本发明提供了一种变压器故障声纹诊断样本增强方法、系统及存储介质, 该方法包括:构建铁芯与绕组的振动在介质传播中的声学波动方程和介质界面边界条件;根据声学波动方程和介质界面边界条件, 对故障模型进行声场仿真, 得到故障仿真声场, 根据故障仿真...
  • 本发明公开了一种基于字典学习和神经网络的NILM方法, 步骤如下:首先构建字典学习和稀疏表示方法。接着构建神经网络模型, 该模型包含一维感受野模块、空间特征金字塔模块(SAMFPN)和分类模块。一维感受野模块借助多尺度空洞卷积与残差连接, ...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的少资料小流域水位预报方法, 包括:获取小流域上游多个雨量站的历史逐小时降雨数据及下游水位站的历史逐小时水位数据;对获取的数据进行预处理, 筛选24小时内单小时降雨量达到15mm以上的降雨场次及对应水位数据;通过...
  • 本申请提供的一种负荷预测模型的训练方法、预测方法、装置及电子设备, 通过获取样本训练集, 基于所述样本训练集对初始负荷预测模型进行训练, 得到负荷预测模型, 所述初始负荷预测模型包括:多时间尺度特征提取层、嵌入层、多尺度跨变量建模模块、跨尺...
  • 本申请提供了一种预测模型训练方法、人流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品, 涉及技术领域为:大数据技术领域, 方法包括:获取样本区域内的样本路网信息和样本人流量信息;其中, 样本路网信息包括样本区域内样本基站的邻接关系;样本人流量信息用...
  • 本发明涉及一种面向港口大型设备健康状态监测的模型训练方法, 具体如下:对港口大型设备检测数据进行采集、标注和数据集划分;对采集的数据进行自适应时频分解和特征重构, 采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解和动态谱峭度融合方法, 生成分解重构...
  • 本申请属于大数据领域, 涉及一种车辆定损方法, 包括:获取目标用户的车损描述文档;基于车损描述文档, 采用预设的检索增强生成技术, 从外部知识库中获取多个相关文档;计算车损描述文档和每个相关文档之间的相似度, 并基于相似度, 从多个相关文档...
  • 本发明涉及数据筛选领域, 具体涉及一种样本集的划分方法、系统、设备及介质, 包括:获取样本集;根据样本集中样本的数量, 确定至少一个自适应分群基数;对每个自适应分群基数:根据数据相似性将样本集划分为k个数据子集;按照预设比例, 从每个数据子...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的储能蓄电池智能在线核容方法及系统, 包括:首先获取目标蓄电池及目标储能系统的历史运行数据集合;通过自编码器编码高维时序特征, 提取目标电池状态特征;基于退化轨迹相似性度量筛选关联蓄电池数据;构建目标蓄电池数据集...
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