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    • 4. 发明专利
    • 整體式學習預測方法與系統
    • 整体式学习预测方法与系统
    • TW202018727A
    • 2020-05-16
    • TW107139955
    • 2018-11-09
    • 財團法人工業技術研究院INDUSTRIAL TECHNOLOGY RESEARCH INSTITUTE
    • 闕壯華CHUEH, CHUANG-HUA任佳珉REN, JIA-MIN黃博煜HUANG, PO-YU張語軒CHANG, YU-HSIUAN
    • G16B40/00G06F17/10
    • 動態整體式學習預測方法包括:根據複數個樣本資料的複數個樣本權重與複數個預測器對該些樣本資料的個別辨識結果,建立該些預測器之個別信心度模型;根據該些信心度模型,計算該些信心度模型的個別分數,並根據該些分數對該些信心度模型加以排序,以從中選擇一目前疊代回合的一目標信心度模型;根據該些信心度模型與該些辨識結果,調整該些樣本資料的該些樣本權重;以及根據該些樣本資料,及調整後的該些樣本權重,估算下一疊代回合的該些信心度模型,直到完成所有疊代回合,以得到複數個目標信心度模型,以對測試資料得到預測結果。
    • 动态整体式学习预测方法包括:根据复数个样本数据的复数个样本权重与复数个预测器对该些样本数据的个别辨识结果,创建该些预测器之个别信心度模型;根据该些信心度模型,计算该些信心度模型的个别分数,并根据该些分数对该些信心度模型加以排序,以从中选择一目前叠代回合的一目标信心度模型;根据该些信心度模型与该些辨识结果,调整该些样本数据的该些样本权重;以及根据该些样本数据,及调整后的该些样本权重,估算下一叠代回合的该些信心度模型,直到完成所有叠代回合,以得到复数个目标信心度模型,以对测试数据得到预测结果。