首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

一种模型训练方法、瞬变源的识别方法、装置及电子设备 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:之江实验室

摘要:本说明书公开了一种模型训练方法、瞬变源的识别方法、装置及电子设备。在此方法中,针对每个历史时序数据,通过对该历史时序数据进行预处理,得到处理后时序数据,并将该历史时序数据对应的处理后时序数据与其他历史时序数据对应的处理后时序数据进行拼接,得到拼接后数据,然后,对拼接后数据中的部分数据进行遮盖后,使用遮盖后数据输入到待训练的分类模型中,以使待训练的分类模型可以根据遮盖后数据提取出的特征数据,预测出遮盖后数据中被遮盖的数据以及判别结果,而后,以最小化预测出的遮盖后数据中被遮盖的数据与遮盖后数据中被遮盖的实际数据之间的偏差,以及最小化判别结果与实际判别结果之间的偏差为优化目标,对分类模型进行训练。

主权项:1.一种模型训练方法,其特征在于,包括:获取各历史时序数据,针对每个历史时序数据,该历史时序数据用于表征该历史时序数据对应的天体的亮度随时间的变化关系;针对每个历史时序数据,对该历史时序数据进行预处理,得到该历史时序数据对应的处理后时序数据,并将该历史时序数据对应的处理后时序数据与其他历史时序数据对应的处理后时序数据进行拼接,得到拼接后数据,其中,将该历史时序数据中包含的每个时刻对应的亮度值按照预设范围的亮度区间进行划分,以按照每个亮度区间对应的不同处理方式,将该历史时序数据中包含的每个时刻对应的亮度值调整至预设的亮度范围,以得到该历史时序数据对应的处理后时序数据,所述亮度值用于表示瞬变源内部的物理过程或与其他天体的相互作用而导致的天体亮度的变化;对所述拼接后数据中的部分数据进行遮盖,得到遮盖后数据;将所述遮盖后数据输入到待训练的分类模型中,以使所述分类模型根据从所述遮盖后数据提取出的特征数据,预测所述遮盖后数据中被遮盖的数据以及判别结果,所述判别结果用于表征所述分类模型预测出的该历史时序数据与所述其他历史时序数据是否属于同一瞬变源;以最小化预测出的所述遮盖后数据中被遮盖的数据与所述遮盖后数据中被遮盖的实际数据之间的偏差,以及最小化所述判别结果与实际判别结果之间的偏差为优化目标,对所述分类模型进行训练。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 之江实验室 一种模型训练方法、瞬变源的识别方法、装置及电子设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。