[发明专利]不确定性指导集成自训练的半监督流场重建方法在审
| 申请号： | 202211725295.X | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN116029204A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 周炜恩;张云阳;龚智强;彭伟;姜廷松 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0895;G06F113/08 |
| 代理公司： | 北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙) 11534 | 代理人： | 张文;郑泽祥 |
| 地址： | 100071*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种不确定性指导集成自训练的半监督流场重建方法，包括：获取多个有标签数据和多个无标签数据；构建具有不同初始化模型参数的多个第一深度学习模型、以及具有初始化模型参数的第二深度学习模型；利用有标签数据分别对多个第一深度学习模型进行训练；利用完成训练的多个第一深度学习模型获取每个无标签数据对应的完整流场及其对应的不确定性，并计算不确定性对应的不确定性权值；利用无标签数据及其对应的完整流场和不确定性权值对第二深度学习模型进行预训练；利用有标签数据对第二深度学习模型进行再训练。本发明的方法能够利用少量的有标签数据得到具有高预测精度的深度学习模型，降低流场重建成本，并提高流场重建精度。 | ||
| 搜索关键词： | 不确定性 指导 集成 训练 监督 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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