模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN120067696A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510478996.5

    申请日:2025-04-16

    Abstract: 本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备,通过获取当前的采集数据;将采集数据输入至分类学习模型中,通过分类学习模型包括的每个类型的分类器对采集数据进行预测,得到每个分类器的预测概率,类型包括多个异常类型以及正常类型;从每个预测概率中筛选出概率最大的目标预测概率,并获取目标预测概率对应目标分类器的第一类型当前的目标平衡权重;基于目标预测概率以及目标平衡权重,确定是否查询采集数据;当确定不查询采集数据时,基于目标预测概率以及第一类型的类型标签的预设标签取值,确定损失值;当损失值大于预设损失阈值时,对目标分类器进行参数调整,得到参数调整后的分类学习模型,提高训练效率。

    C2F应用传输系统的工业报文发送方法、接收方法及相关设备

    公开(公告)号:CN120075311A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510459017.1

    申请日:2025-04-14

    Abstract: 本申请实施例提出的C2F应用传输系统的工业报文发送方法、接收方法及相关设备,C2F应用传输系统包括依次连接的发送站、发送转换设备、接收转换设备以及接收站,方法应用于发送转换设备,方法包括:获取由发送站输入的C2F应用工业报文数据;基于C2F应用工业报文数据的报文数据特征以及IP网络的实时网络特征,将C2F应用工业报文数据进行加密处理,得到加密报文数据;基于接收转换设备的寄存器配置,对加密报文数据进行IP报文封装,得到IP加密报文数据;将IP加密报文数据通过IP网络发送至接收转换设备,以使得接收转换设备将C2F应用工业报文数据转发至接收站,在提高C2F应用工业报文数据的传输灵活性的同时,也提高了数据传输中的安全性。

    数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN119513756A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411505777.3

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备,包括:获取异常数据,将异常数据输入至训练后的特征表征估计器,确定异常数据在预设子空间中的特征表征;确定每个训练后的分类器与特征表征的关联程度,得到每个训练后的分类器对应的关联程度;从多个关联程度中筛选出关联程度最大的目标关联程度,并确定目标关联程度对应的训练后的目标分类器;基于异常类型与训练后的分类器的预设映射关系,确定训练后的目标分类器对应的目标异常类型,相对于相关技术中,异常诊断方法往往假设监测数据具有同构变量空间而言,通过训练后的特征表征估计器使得不同变量空间的异常数据在此预设子空间中具有可度量性,提高异常诊断的准确性。

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