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摘 要:本发明公开了一种基于统计误差主动学习的井位优选方法,属于人工智能领域,本发明的有益效果:本发明根据理论分析和相关实验结果,说明了利用人工智能方法进行井位优选确实是有效的。本发明建立的实际误差模型证明了一直以来在聚类中默认的性质“距离越近的点,标签一致的可能性越大”的确是存在的。本发明合理使用聚类内部评价指标,将聚类后的数据集分为两类,并且针对其独有的特点选择不同的方案,使主动学习过程不完全依赖于聚类结果的好坏。本发明合理利用聚类后的分布建立的模型,为后续的主动学习样本选择和分裂过程提供理论依旧,并且在一定程度上提升了预测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910897296.4 | 专利名称: | 基于统计误差主动学习的井位优选方法 |
申请日: | 2019-09-23 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 选 选方法 主动 优选搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |