一种自适应确定参数方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115270628A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210900133.9

    申请日:2022-07-28

    IPC分类号: G06F30/27

    摘要: 本申请的实施例揭示了一种自适应确定参数方法包括:确定多阶段扰动参数,并确定差分向量;根据当前模型所处阶段确定与所述多阶段扰动参数对应第一变异参数,确定与所述差分向量对应的第二变异参数;根据所述第一变异参数与第二变异参数对所述多阶段扰动参数和所述差分向量进行加权求和,确定自适应参数,其得益于阶段扰动参数的多阶扰动策略和差分向量的多参数自适应策略的相互合作,不仅提高模型的收敛速度同时保持了种群的多样性,平衡了模型的勘探能力和开发能力。

    一种大规模数据模型优化方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115270464A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210900120.1

    申请日:2022-07-28

    IPC分类号: G06F30/20

    摘要: 本申请的实施例揭示了一种大规模数据模型优化方法包括:通过主成分分析对大规模数据模型中的变量维度进行分析,得到每个变量维度的总贡献度;根据变量维度的贡献度进行分组,得到多个子成分组;对多个子分组进行优化,得到大规模数据模型优化的最终解,所述最终解用于对大规模数据模型进行优化;通过采用主成分分析的策略对大规模数据模型中的变量维度进行分析,把携带主要信息的维度提取出来,实现提高大规模数据模型的优化效果。