[发明专利]模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 201810155550.9 | 申请日： | 2018-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN110187647A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 韦于思;肖鹏宇;邱小红;袁媛;吴燕娟;王学斌;高志蓬 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G05B17/02 | 分类号： | G05B17/02 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;李梦男 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 输入参数 仿真模型 模型训练 输出参数 训练结果 最佳模型参数 并行计算 关联关系 规则调整 实验环境 输入仿真 迭代 返回 优化 学习 | ||
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括以下步骤：
将输入参数输入仿真模型进行仿真，并获取所述仿真模型的输出参数；
判断所述输出参数的数值是否满足优化目标值；
在判断为否时，根据迭代规则调整所述输入参数的数值并返回将输入参数输入所述仿真模型的步骤。
2.如权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，将输入参数输入仿真模型的步骤之前，所述模型训练方法还包括：
获取所述迭代规则。
3.如权利要求1所述模型训练方法，其特征在于，根据迭代规则调整所述输入参数的步骤之前，所述模型训练方法还包括：
根据所述输出参数生成所述迭代规则。
4.如权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，根据所述输出参数生成所述迭代规则的步骤，具体包括：
基于深度学习算法和/或机器学习算法并根据所述输出参数生成所述迭代规则。
5.如权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述迭代规则包括：
从所述输入参数中选择目标输入参数，随机更改所述目标输入参数的数值；
或，从所述输入参数中选择目标输入参数，按百分比上调所述目标输入参数的数值；
或，从所述输入参数中选择目标输入参数，按百分比下调所述目标输入参数的数值。
6.如权利要求1-5中任意一项所述的模型训练方法，其特征在于，将输入参数输入仿真模型的步骤之前，所述模型训练方法还包括：
设置所述仿真模型的仿真速率。
7.一种模型训练系统，其特征在于，所述模型训练系统包括：
仿真服务器，用于将输入参数输入仿真模型进行仿真，并获取所述仿真模型的输出参数；
调度服务器，用于判断所述输出参数的数值是否满足优化目标值；
在判断为否时，所述调度服务器还用于根据迭代规则调整所述输入参数的数值并调用所述仿真服务器。
8.如权利要求7所述的模型训练系统，其特征在于，所述调度服务器包括：迭代规则获取模块；
所述迭代规则获取模块用于获取所述迭代规则。
9.如权利要求7所述的模型训练系统，其特征在于，所述模型训练系统还包括：学习服务器；
在判断为否时，所述调度服务器还用于调用所述学习服务器；
所述学习服务器用于根据所述输出参数生成所述迭代规则。
10.如权利要求9所述的模型训练系统，其特征在于，所述学习服务器具体用于基于深度学习算法和/或机器学习算法并根据所述输出参数生成所述迭代规则。
11.如权利要求7所述的模型训练系统，其特征在于，所述迭代规则包括：
从所述输入参数中选择目标输入参数，随机更改所述目标输入参数的数值；
或，从所述输入参数中选择目标输入参数，按百分比上调所述目标输入参数的数值；
或，从所述输入参数中选择目标输入参数，按百分比下调所述目标输入参数的数值。
12.如权利要求7-11中任意一项所述的模型训练系统，其特征在于，所述仿真服务器包括：速率设置模块；
所述速率设置模块用于设置所述仿真模型的仿真速率。
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