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专利名称：一种基于在线学习的网络资源推荐方法及装置申请号：2014106024777 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：网络网络传输资源在线学习相似专利发布日：2023/08/14
摘要：本发明实施例公开了一种基于在线学习的网络资源推荐方法及装置，该方法包括：根据用户针对展示的网络资源的反馈日志，对用于推荐网络资源的数据模型进行训练；基于所述数据模型对需要推荐的网络资源按照E&E算法进行打分和推荐；对推荐的网络资源进行展示。本发明实施例以用户的反馈来训练数据模型，实现对数据模型进行快速反复的迭代，能提高推荐策略的反应速度和推荐的准确率。

专利名称：基于在线学习的复杂工业关键部件故障预测方法及系统申请号：2018107609409 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：部件在线学习相似专利发布日：2023/04/04
摘要：本发明涉及复杂工业设备故障预测技术领域，具体涉及一种基于在线学习的复杂工业关键部件故障预测方法及系统，通过建立基于在线学习的复杂工业关键部件故障预测体系，再通过规范化的故障预测结果不确定性评估体系改进故障预测体系，构建组合预测模型体系，将获取到的复杂工业关键部件的健康特征指数作为输入数据，通过组合预测模型体系获得预测结果，能有效提高制造过程中复杂工业关键部件的故障预测精确度。

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