[發明專利]數字化模型融合方法及裝置在審
| 申請號： | 202011030377.3 | 申請日： | 2020-09-27 |
| 公開（公告）號： | CN112183619A | 公開（公告）日： | 2021-01-05 |
| 發明（設計）人： | 汪利鵬;陳卓;李侃 | 申請（專利權）人： | 南京三眼精靈信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市京大律師事務所 11321 | 代理人： | 方曉明 |
| 地址： | 211100 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 數字化 模型 融合 方法 裝置 | ||
1.一種數字化模型融合方法，其特征在于，所述方法包括：
確定模型融合類型，其中，所述模型包括HI模型和AI模型，所述模型融合類型包括HI融合、AI融合、HI+AI融合、HI協融合、AI協融合以及HI+AI協融合；
根據所述模型融合類型，確定對應的模型融合方式并進行模型融合。
2.根據權利要求1所述的數字化模型融合方法，其特征在于，所述根據所述模型融合類型，確定對應的模型融合方式并進行模型融合，包括：
提取所述模型的特征信息，其中，所述特征信息包括：模型特征、模型結構、模型參數以及模型評價指標；
若所述模型融合類型為HI融合、AI融合、HI+AI融合、HI協融合、AI協融合以及HI+AI協融合中的任意一種，則根據所述模型融合的預設融合目標和所述模型的模型特征進行特征融合，得到經過所述特征融合后的模型。
3.根據權利要求1所述的數字化模型融合方法，其特征在于，所述根據所述模型融合類型，確定對應的模型融合方式并進行模型融合，包括：
提取所述模型的特征信息，其中，所述特征信息包括：模型特征、模型結構、模型參數以及模型評價指標；
若所述模型融合類型為AI融合和AI協融合中的任意一種，則根據所述模型的模型結構，確定兩個所述模型之間相似度超過閾值的同層參數，并根據所述同層參數進行參數融合，得到經過所述參數融合后的模型。
4.根據權利要求1所述的數字化模型融合方法，其特征在于，所述根據所述模型融合類型，確定對應的模型融合方式并進行模型融合，包括：
提取所述模型的特征信息，其中，所述特征信息包括：模型特征、模型結構、模型參數以及模型評價指標；
若所述模型融合類型為HI融合、AI融合、HI+AI融合、HI協融合、AI協融合以及HI+AI協融合中的任意一種，則根據所述模型融合的預設融合目標和所述模型的模型評價指標進行結果融合，得到經過所述結果融合后的模型。
5.一種數字化模型融合裝置，其特征在于，包括：
模型融合類型確定模塊，用于確定模型融合類型，其中，所述模型包括HI模型和AI模型，所述模型融合類型包括HI融合、AI融合、HI+AI融合、HI協融合、AI協融合以及HI+AI協融合；
模型融合方式確定模塊，用于根據所述模型融合類型，確定對應的模型融合方式并進行模型融合。
6.根據權利要求5所述的數字化模型融合裝置，其特征在于，所述模型融合方式確定模塊包括：
特征信息提取單元，用于提取所述模型的特征信息，其中，所述特征信息包括：模型特征、模型結構、模型參數以及模型評價指標；
特征融合單元，用于若所述模型融合類型為HI融合、AI融合、HI+AI融合、HI協融合、AI協融合以及HI+AI協融合中的任意一種，則根據所述模型融合的預設融合目標和所述模型的模型特征進行特征融合，得到經過所述特征融合后的模型。
7.根據權利要求5所述的數字化模型融合裝置，其特征在于，所述模型融合方式確定模塊包括：
特征信息提取單元，用于提取所述模型的特征信息，其中，所述特征信息包括：模型特征、模型結構、模型參數以及模型評價指標；
參數融合單元，用于若所述模型融合類型為AI融合和AI協融合中的任意一種，則根據所述模型的模型結構，確定兩個所述模型之間相似度超過閾值的同層參數，并根據所述同層參數進行參數融合，得到經過所述參數融合后的模型。
8.根據權利要求5所述的數字化模型融合裝置，其特征在于，所述模型融合方式確定模塊包括：
特征信息提取單元，用于提取所述模型的特征信息，其中，所述特征信息包括：模型特征、模型結構、模型參數以及模型評價指標；
結果融合單元，用于若所述模型融合類型為HI融合、AI融合、HI+AI融合、HI協融合、AI協融合以及HI+AI協融合中的任意一種，則根據所述模型融合的預設融合目標和所述模型的模型評價指標進行結果融合，得到經過所述結果融合后的模型。
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