一种基于内部集成的宽度学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010566164.6

申请日：

2020-06-19

公开(公告)号：

CN111709523A

公开(公告)日：

2020-09-25

发明(设计)人：

褚菲李帅苏嘉铭梁涛陈俊龙王雪松程玉虎马小平

申请人：

申请人地址：

221000 江苏省徐州市大学路1号

IPC主分类号：

G06N308

IPC分类号：

G06N304 G06K962

代理机构：

北京淮海知识产权代理事务所(普通合伙) 32205

代理人：

周淑淑

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-09-25	公开	公开
2020-10-27	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20200619

共 50 条

[1]

一种基于最小P范数的宽度学习方法 [P].

陈霸东 ;

郑云飞 ;

王飞 ;

杜少毅 ;

任鹏举 .

中国专利 :CN109492766A ,2019-03-19

[2]

一种带隐私保护的纵向联邦宽度学习方法 [P].

李凤银 ;

葛均荣 ;

鞠宏伟 ;

路秀华 .

中国专利 :CN118569352A ,2024-08-30

[3]

一种基于集成宽度学习系统的图像分类方法 [P].

黄玮 ;

刘海强 ;

房泓儒 ;

徐志磊 .

中国专利 :CN118968112A ,2024-11-15

[4]

基于堆叠宽度学习系统的运动想象任务增量学习方法 [P].

李明爱 ;

杨雨菲 ;

孙炎珺 .

中国专利 :CN118211099A ,2024-06-18

[5]

一种基于主成分分析的宽度学习方法 [P].

吴兰 ;

韩晓磊 ;

文成林 .

中国专利 :CN108960422B ,2018-12-07

[6]

一种基于隐私保护的双核双平衡增量宽度学习方法 [P].

张伟文 ;

陈俊信 ;

陈奕新 .

中国专利 :CN120893484A ,2025-11-04

[7]

基于宽度学习系统和集成学习的锅炉NOx排放预估方法 [P].

杨振勇 ;

邢智炜 ;

刘磊 ;

康静秋 .

中国专利 :CN119476416A ,2025-02-18

[8]

一种基于宽度学习的入侵检测方法 [P].

高英 ;

宋彬杰 ;

吴烘锐 .

中国专利 :CN111641598A ,2020-09-08

[9]

一种基于CNN的宽度学习分类方法 [P].

夏旸 ;

车海莺 .

中国专利 :CN111931813A ,2020-11-13

[10]

基于特征选择的增量宽度学习方法及系统 [P].

徐怡 ;

瞿怀鼎 .

中国专利 :CN117892838A ,2024-04-16

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