一种基于迁移学习的动态安全域边界拟合方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于迁移学习的动态安全域边界拟合方法，首先基于迁移学习技术，利用标记数据训练的分类器对未标记数据进行分类，对于海量未标记数据进行分类；对于海量未标记数据，通过多次迭代，使源域和目标域之间的边缘分布和条件分布偏差最小化，从而给出高精度的分类效果；然后利用得到的数据集和标签集拟合得到线性动态安全域边界模型，通过一定的平移来提高模型的精度，给出适用于实际工程的线性动态安全域边界。
基本信息
专利标题 ：
一种基于迁移学习的动态安全域边界拟合方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358320A
申请号 ：
CN202111564577.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曾沅任郡枝
申请人 ：
天津大学
申请人地址 ：
天津市南开区卫津路92号
代理机构 ：
天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人 ：
韩帅
优先权 ：
CN202111564577.1
主分类号 ：
G06N20/10
IPC分类号 ：
G06N20/10 G06K9/62 G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/10
•使用核方法，例如支持向量机
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/10
申请日 : 20211220
申请日 : 20211220
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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