[发明专利]用于浮动生产平台、船舶和其他浮动系统的经过模拟训练的深度神经网络模型的持续学习在审
| 申请号： | 201980047590.4 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN112424063A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | J.F.奥沙利文;D.E.西达塔;H.J.利姆 | 申请（专利权）人： | 泰克尼普法国公司 |
| 主分类号： | B63B21/50 | 分类号： | B63B21/50;G06N3/04;G06F30/27;G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 陈丽来 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种系统和方法，其通过将现实数据与由模拟器针对相同输入预测的数据进行比较，并开发将真实数据朝向模拟数据调整的映射相关性，从而避免了在最初使用模拟器进行训练后重新训练神经网络模型的需求。因此，在模拟训练的NN模型中开发的决策逻辑得以保留，并继续在可以描述为变更的现实的情况下操作。可以首先在映射算法中提供相似性的阈值度量(例如，相关百分比)，该映射算法在现实数据与模拟数据之间的相似性的度量超过阈值度量时，会自动将现实数据调整为与模拟数据相对应的调整数据以用于操作神经网络模型。随着对系统状况的监控，可以根据需要在后台继续进行更新的学习。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 浮动 生产 平台 船舶 其他 系统 经过 模拟 训练 深度 神经网络 模型 持续 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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