摘要
本发明涉及一种利用分区数据管理的设备管理方法及装置,通过降维处理去除分区数据的冗余特征,将分区数据作为训练数据集,以分区数据对应的特征标记作为训练集,训练用于对分区数据进行标记分类的分类模型;将分区数据输入分类模型,输出第一分类标记,以确定第一映射表;分析第一映射表中相邻排序的分区数据的近似结果;根据近似结果对第一映射表进行分区数据重塑和标记排序调整,获得第二映射表;对第二映射表中的分区数据进行空间分布优化,获得作为分区数据管理的第三映射表。基于此,通过对系统原记载的实验室设备的分区数据进行多次数据加工,提高分区数据的数据参考价值,为进一步的大模型训练提升精准度并降低数据噪声。
技术关键词
分区
设备管理方法
数据管理
标记
冗余特征
矩阵
设备管理装置
特征向量空间
管理系统
构建训练集
实验室设备
模型训练模块
决策树模型
计算机存储介质
数据噪声
处理器
计算机设备
关系
系统为您推荐了相关专利信息
金融
机器人控制方法
生物识别数据
箱包识别
模块
易发性预测方法
XGBoost模型
斜坡单元
随机森林
因子
花生过敏原
食品过敏原
芯片点样仪
检测试剂条
缓冲液体系
自动化构建方法
多信号流图
模式
信号传播路径
自动化故障