模型训练方法、色彩配方的预测方法、系统、设备及介质

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种模型训练方法、色彩配方的预测方法、系统、设备及介质，该模型训练方法包括：获取一历史训练数据集，该历史训练数据集包括色彩数据以及与色彩数据对应的配方数据；构建局部线性网络模型；基于历史训练数据集训练所述局部线性网络模型，以得到训练后的局部线性网络模型；训练后的局部线性网络模型以色彩数据作为输入，以预测配方数据为输出。本发明通过获取色彩数据以及与色彩数据对应的配方数据的历史训练数据集，基于历史训练数据集对构建的局部线性网络模型进行训练，以得到训练后的局部线性网络模型；以便利用训练后的局部线性网络模型精准地预测出对应的配方数据，提高了局部线性网络模型的预测精准度。

基本信息

专利标题：

模型训练方法、色彩配方的预测方法、系统、设备及介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114330147A

申请号：

CN202210227941.3

公开（公告）日：

2022-04-12

申请日：

2022-03-10

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

李鸿峰张宸贾昌武谭国豪

申请人：

深圳市玄羽科技有限公司

申请人地址：

广东省深圳市龙华区大浪街道新石社区同富邨工业区31号401

代理机构：

上海弼兴律师事务所

代理人：

马涛

优先权：

CN202210227941.3

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/08 G16C20/30 G16C20/70

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-04-29 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220310

2022-04-12 ：

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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