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公开(公告)号：CN110705646B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910953689.2
申请日：2019-10-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于模型动态更新的移动设备流式数据识别方法，包括增量模型的设计、训练和识别方法；对于资源受限环境下的模型训练需求（如手机等移动设备），环境中可训练的模型大小有限。本方法首先基于开放动态数据的特征，按照时序对设备数据进行采集，然后以在线学习的方式对数据进行学习，处理完即丢弃数据，以减少内存消耗，最后在实际使用中使用训练完毕的分类器，能够对开放动态环境下不同时序的输入数据均得到较好的分类结果。本发明的方法实施过程中占用资源少，且对于开放动态环境的数据鲁棒性强，易于部署。
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公开(公告)号：CN110705646A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910953689.2
申请日：2019-10-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于模型动态更新的移动设备流式数据识别方法，包括增量模型的设计、训练和识别方法；对于资源受限环境下的模型训练需求（如手机等移动设备），环境中可训练的模型大小有限。本方法首先基于开放动态数据的特征，按照时序对设备数据进行采集，然后以在线学习的方式对数据进行学习，处理完即丢弃数据，以减少内存消耗，最后在实际使用中使用训练完毕的分类器，能够对开放动态环境下不同时序的输入数据均得到较好的分类结果。本发明的方法实施过程中占用资源少，且对于开放动态环境的数据鲁棒性强，易于部署。
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