摘要
本发明涉及模型训练方法技术领域,具体涉及一种灌溉泵站运行效率综合评价模型训练方法,本方法基于增量学习进行模型训练,将实时采集的灌溉泵站数据输入到效率评价模型中,使效率评价模型能够学习到实时采集的灌溉泵站数据中的特征,并在维持原有效率评价模型能力的基础上,从实时灌溉泵站数据中学习到新的知识和能力,增量学习可以从旧的效率评价模型推理任务中获取知识,使效率评价模型学习解决新的效率评价模型推理任务,同时保留之前的效率评价模型推理任务中学习到的知识,避免新的灌溉泵站数据来时重新训练效率评价模型参数。本发明通过增量学习方法可以从旧的灌溉泵站运行效率综合评价模型中获取知识,进而提升模型的运行效率。
技术关键词
泵站
综合评价模型
多项式核函数
编码器算法
矩阵
生成对抗网络
样本
分布式数据库系统
Softmax函数
基础
加权特征
重构误差
增量学习方法
反馈控制方法
非线性
参数
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模型训练方法
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