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申请/专利权人：中国铁塔股份有限公司吉林省分公司
申请日：2024-11-18
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119151309A
专利技术分类：...企业或组织活动的风险分析[2023.01]
专利摘要：本申请实施例提供一种基于模型分析的铁塔安全预警方法及系统，涉及人工智能技术领域，针对不同模型属性标签，分别采用结构协同训练模式与数据协同训练模式的复合训练机制（第一模型属性标签）或仅数据协同训练模式的训练机制（第二模型属性标签），优化了模型训练过程。通过分割模型架构至多个处理单元（结构协同）和分配样例数据至多个处理单元（数据协同），实现了高效的并行处理，加速了网络参数学习。最终，利用生成的目标铁塔安全预警网络模型，能够对任意输入的铁塔关联特征数据进行精确分析，及时生成安全预警结果，显著提高了铁塔安全管理的效率和可靠性。
专利权项：1.一种基于模型分析的铁塔安全预警方法，其特征在于，该方法包括：获取待进行网络参数学习的铁塔安全预警网络模型的模型知识特征；基于所述模型知识特征，确定所述铁塔安全预警网络模型的模型属性标签；如果所述铁塔安全预警网络模型匹配第一模型属性标签，则依据第一协同训练机制对所述铁塔安全预警网络模型进行网络参数学习，所述第一协同训练机制用于表示结构协同训练模式和数据协同训练模式的复合训练机制；如果所述铁塔安全预警网络模型匹配第二模型属性标签，则依据第二协同训练机制对所述铁塔安全预警网络模型进行网络参数学习，生成目标铁塔安全预警网络模型，所述第二协同训练机制用于表示数据协同训练模式的训练机制；其中，所述结构协同训练模式用于表示将所述铁塔安全预警网络模型的模型架构分割至多个模型处理单元进行网络参数学习的训练模式，所述数据协同训练模式用于表示将所述铁塔安全预警网络模型的样例铁塔关联特征数据分配至多个模型处理单元进行网络参数学习的训练模式；利用所述目标铁塔安全预警网络模型对任意输入的目标铁塔的铁塔关联特征数据进行分析，生成对应的安全预警结果。
百度查询： 中国铁塔股份有限公司吉林省分公司 基于模型分析的铁塔安全预警方法及系统
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