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申请/专利权人：阳江核电有限公司;苏州热工研究院有限公司
摘要：本发明涉及小数据量模型构建及迭代优化方法、系统、存储介质和电子设备，包括：构建数据模型；基于小量数据进行预处理；基于预处理数据对进行初训练；基于预处理数据获得合成数据；基于合成数据对完成初训练的数据模型进行二次训练；发布试运行；收集用户的反馈数据；根据反馈数据进行通用性判断识别出非特异性需求；基于非特异性需求进行标注，并添加至新增标注数据集；在正式运行过程中，基于新增标注数据集定期对数据模型进行增强学习和迭代优化。本发明基于小数据量进行模型训练及试运行，并根据反馈数据识别出用户的特异性需求，并形成新增标注数据集，定期对数据模型进行增强学习和迭代优化，实现本地实时纠偏，支持个性化区分。
主权项：1.一种小数据量模型构建及迭代优化方法，其特征在于，包括以下步骤：设计及构建模型，获得数据模型；获取小量数据，并对所述小量数据进行预处理，获得预处理数据；基于所述预处理数据对所述数据模型进行初训练；对所述预处理数据进行合成，获得合成数据；基于所述合成数据对完成初训练的数据模型进行二次训练；将完成二次训练的数据模型发布试运行；在所述数据模型试运行过程中，收集用户的反馈数据；根据所述反馈数据进行通用性判断，识别出非特异性需求；基于所述非特异性需求对相应的反馈数据进行标注，并添加至新增标注数据集；将所述数据模型发布正式运行；在所述数据模型正式运行过程中，基于所述新增标注数据集定期对所述数据模型进行增强学习和迭代优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阳江核电有限公司 苏州热工研究院有限公司 小数据量模型构建及迭代优化方法、系统、存储介质和电子设备
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