基于机器学习模型的长势预测方法、装置、设备及介质.pdf
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基于机器学习模型的长势预测方法、装置、设备及介质.pdf
本发明涉及人工智能技术领域,提出一种基于机器学习模型的长势预测方法、装置、设备及介质,该方法通过第一样本数据集训练若干个不同类别的预设基础模型,得到至少两个机器学习模型,将第二样本数据集的第二长势影响向量分别输入各机器学习模型,以确定各机器学习模型对应的总识别准确率和长势识别准确率,将目标长势影响向量分别输入各机器学习模型得到若干个目标预测长势,根据各目标预测长势、总识别准确率和长势识别准确率确定目标长势影响向量所对应的最终预测长势及最终预测长势可信度。本发明还提出一种基于机器学习模型的长势预测装置、设备
基于机器学习模型的信息推送方法、装置、设备及介质.pdf
本申请涉及人工智能领域,公开了一种基于机器学习模型的信息推送方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取包括推送信息和推送对象信息的推送请求;获取推送对象对应的候选推送通道集合;获取推送对象的对象特征以及推送对象在各个候选推送通道上针对历史推送信息的历史点击信息,基于通道推荐模型对对象特征和历史点击信息进行概率预测,得到各个候选推送通道的推送概率;根据各个候选推送通道的推送概率从候选推送通道集合中确定目标推送通道,利用目标推送通道将推送信息推送至推送对象。可以为对象匹配较优的推送通道,以提高信息点击率,从而提
作物长势预测方法、装置、设备及介质.pdf
本申请提供一种作物长势预测方法、装置、设备及介质,其中方法包括:基于图像回溯算法确定原始三维点云数据集的无损二维图像数据集;将原始三维点云数据集、无损二维图像数据集和气象因素数据进行融合,以及结合不同作物的生长参数时空特异性进行反演,得到最优作物生长参数多维深度学习模型,以对不同作物的生长参数信息进行评估,得到不同作物的生长参数的时空分布。本申请根据图像回溯算法确定原始三维点云数据集的无损二维图像数据集,以得到更准确的特征,再通过原始三维点云数据集、无损二维图像数据集和气象因素数据,构建最优作物生长参数多
机器学习模型进行训练、预测的方法、装置、设备及介质.pdf
本说明书实施例公开了一种对机器学习模型进行训练、预测的方法、装置、设备及介质。方案包括:获取多个机构的加密后的用户特征数据;将所述加密后的用户特征数据输入可信执行环境;在所述可信执行环境中对所述加密后的用户特征数据进行解密,得到解密后的用户特征数据;在所述可信执行环境中对针对同一用户的用户特征数据进行对齐处理,得到对齐处理后的训练用特征数据;在所述可信执行环境中采用所述训练用特征数据对机器学习模型进行训练。
基于机器学习的疾病预测方法、装置、设备及介质.pdf
本发明涉及人工智能技术领域,揭露一种基于机器学习的疾病预测方法,包括:针对预先收集的用户病例数据进行结构化处理,得到病例样本数据;将病例样本数据输入至神经网络模型中进行训练,得到疾病特征向量、记忆向量以及距离值;在训练过程中,利用距离值不断调整疾病特征向量与记忆向量的比例参数,并根据比例参数所确定用户在各个疾病类别上的特征向量,构建疾病预测模型;响应于疾病预测指令的触发,利用疾病预测模型对目标用户病例数据进行预测,输出目标用户在各个疾病类别上的概率。本发明能够在面向不平衡样本数据的情况,通过在模型训练过程