模型训练、传感病预测方法、装置、设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202111273548.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114171206A | 公开（公告）日 | 2022-03-11 |
| 申请公布号 | CN114171206A | 申请公布日 | 2022-03-11 |
| 分类号 | G16H50/80（2018.01）I;G16H50/20（2018.01）I;G16H50/50（2018.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 陈高祥;马如明;黄章良;徐昊天;贾广猛 | 申请（专利权）人 | 南京天溯自动化控制系统有限公司 |
| 代理机构 | 北京品源专利代理有限公司 | 代理人 | 郭德霞 |
| 地址 | 210012江苏省南京市雨花台区软件大道170-1号天溯科技园3栋 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例提供了一种模型训练、传感病预测方法、装置、设备及存储介质，其中，模型训练方法，包括：采集人员个体的样本信息，从人员个体的样本信息中提取特征，构建初步样本集；对初步样本集中的特征通过特征工程进行处理，得到目标样本集；若目标样本集中样本的数量小于第一预设数量，将目标样本集输入到树模型中进行训练，得到训练后的树模型；若目标样本集中样本的数量大于第二预设数量，将目标样本集中的样本转换为矩阵向量，并将矩阵向量输入到神经网络模型中进行训练，得到训练后的神经网络模型；本发明实施例提供的技术方案，可以提高样本集的利用率，可以提高模型的适应性，可以提高预测的准确率。 |
