[发明专利]一种基于智能分析的海量数据样本增量分析方法在审
| 申请号： | 202010848785.3 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112070127A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 陈霖;陈昊;杨祎巍;孙强强;匡晓云;许爱东;丘惠军;徐培明;连耿雄 | 申请（专利权）人： | 南方电网科学研究院有限责任公司;深圳供电局有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市中兴达专利代理有限公司 44637 | 代理人： | 危祯 |
| 地址： | 510000 广东省广州市萝岗区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于智能分析的海量数据样本增量分析方法，包括如下步骤：步骤1、利用原始训练数据集D学习出当前分类器C；步骤2、用当前分类器对未标注类别标签的新增训练集T进行分类，针对每一个未标记的新增训练样例，利用Q一学习算法计算其Q值，从T中选择有利于提高当前分类器精度的新增训练实例，并赋予其标签CP，添加到训练集D中；步骤3、利用新增样本修正分类器参数，直到新增训练集T中的全部实例加入训练集D中。本发明的有益效果是：利用强化学习中经典的Q学习来合理选择样本增量序列，削弱噪声数据的负面影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 分析 海量 数据 样本 增量 方法 | ||
【主权项】：
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