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基于空间预学习与拟合的排水管网样本增量学习方法
发布时间: 2023-08-01
基本信息
合作方式：
合作开发
成果类型：
发明专利
行业领域：
新能源及节能技术,排水管网样本增量
成果介绍
本发明公开了一种基于空间预学习与拟合的排水管网样本增量学习方法，属于图像分类识别领域，包括（1）获取初始数据集，（2）训练得到能识别排水管网多种缺陷类别的初始模型，（3）为下次学习出现的未知新数据预分配空间，微调初始模型，（4）执行增量学习任务时，从数据集中选择部分训练数据，与上一模型的特征空间进行拟合，并同时为下一学习任务进行空间预分配。本发明通过提前为可能出现的新排水管网图像数据预分配空间，同时在新排水管网图像数据学习时进行新数据选择，并使其尽可能拟合预先分配的空间，使模型能避免新旧数据因特征差异大造成的模型整体识别性能下降，提升识别准确率。
成果亮点
空间预学习：该方法在进行增量学习之前，首先进行了空间预学习。通过使用已有的大规模排水管网样本进行深度学习训练，建立了一个初始的模型。这个初始模型能够快速、准确地预测排水管网的性能和行为。这样，在进行增量学习时，可以借助这个初始模型提供的先验知识，加速学习过程，同时减少对新样本的依赖。
拟合算法：该方法采用了拟合算法来更新模型，并利用新样本的信息进行模型参数的优化。通过将新样本与初始模型的预测结果进行比较，确定模型在新样本上的预测误差，并通过拟合算法对模型进行调整，以减小误差。这样，模型可以逐步适应新样本的特征和变化，提高预测的准确性和适应性。
增量学习：该方法具有增量学习的能力，可以在不重新训练整个模型的情况下，通过引入新样本来更新和改进模型。这种增量学习的方式可以大大节省计算资源和时间成本，并且在面对大规模数据和实时数据更新的情况下，能够更加灵活和高效地进行模型更新和预测。
团队介绍
成都理工大学是国家首批“双一流”建设高校。其前身是创办于1956年的成都地质勘探学院，是共和国建国初期的三所地质院校之一。1958年更名为成都地质学院，1993年更名为成都理工学院，2001年更名为成都理工大学。学校先后由地质部、地质矿产部、国土资源部直属，2000年划转地方，实行中央与地方共建、以四川省人民政府管理为主的办学体制。2010年学校成为国土资源部与四川省人民政府共建高校，2019年成为教育部与四川省共建的“双一流”建设高校。2022年学校入选国家第二轮“双一流”建设高校。
在半个多世纪的办学历程中，成都理工大学矢志报国、上下求索，风雨兼程、耕耘不辍，为社会培养了近30万名优秀人才，为我国经济建设和社会发展作出了重要贡献；他们当中涌现出一批知名学者、专家和管理人才，其中有两院院士5人。学校在长期的办学实践中形成了“穷究于理、成就于工”的校训、“艰苦奋斗、奋发图强”的优良传统、“不甘人后、敢为人先”的进取精神。
成果资料
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-08-09
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