一種基于數(shù)據(jù)模糊性的在線學習方法、設(shè)備及介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110399033.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113361561A 公開（公告）日 2021-09-07
申請公布號 CN113361561A 申請公布日 2021-09-07
分類號 G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 曹偉朋;莊浩;張繼勇;蔡恒;張均賀;李圣東 申請（專利權(quán)）人 華瑞新智科技（北京）有限公司
代理機構(gòu) 北京君慧知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 董延麗
地址 100083 北京市海淀區(qū)成府路3501號新東源北樓3層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種基于數(shù)據(jù)模糊性的在線學習方法、設(shè)備及介質(zhì)，用以解決輸入在線學習模型的輸入數(shù)據(jù)過多，且輸入的數(shù)據(jù)中具有典型性的數(shù)據(jù)相對稀疏等技術(shù)問題。方法包括：服務(wù)器基于訓練樣本數(shù)據(jù)完成模糊分類器的訓練，其中，模糊分類器的數(shù)量為2N+1個，N為正整數(shù)；將來自終端的數(shù)據(jù)流輸入到模糊分類器中；確定數(shù)據(jù)流中各個輸入數(shù)據(jù)的模糊度；根據(jù)預設(shè)選取方式和輸入數(shù)據(jù)的模糊度，確定來自終端的數(shù)據(jù)流中具有典型性的輸入數(shù)據(jù)，并將具有典型性的輸入數(shù)據(jù)發(fā)送給終端，其中，具有典型性的輸入數(shù)據(jù)用于使終端更新隨機權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學習模型。本申請通過上述方法降低了輸入在線學習模型的輸入數(shù)據(jù)數(shù)量，同時保證了輸入數(shù)據(jù)的典型性。