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龙图腾网获悉哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司申请的专利用于物理系统参数的偏倚减少的预测系统及实现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114556382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080072815.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于物理系统参数的偏倚减少的预测系统及实现方法是由R·B·琼斯设计研发完成，并于2020-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于物理系统参数的偏倚减少的预测系统及实现方法在说明书摘要公布了：本公开公开了一种用于物理系统参数的偏倚减少的预测系统及实现方法，包括处理器，用于接收用户活动的训练数据；接收偏倚标准；确定机器学习模型的模型参数集合，包括：1将机器学习模型应用于训练数据；2生成模型预测误差；3基于模型预测误差生成数据选择向量以识别非离群值目标变量；4利用数据选择向量生成非离群值数据集；5基于非离群值数据集确定更新后的模型参数；以及6重复步骤1‑5直到满足审查性能终止标准；为离群值分类器机器学习模型训练分类器模型参数；将离群值分类器机器学习模型应用于活动相关数据以确定非离群值活动相关数据；以及将机器学习模型应用于非离群值活动相关数据，以预测用户活动的未来活动相关属性。

本发明授权用于物理系统参数的偏倚减少的预测系统及实现方法在权利要求书中公布了：1.一种用于物理系统参数的偏倚减少预测的计算机实现方法，包括： 由至少一个处理器接收表示至少一个选自以下项的测量物理属性的目标变量的训练数据集： 作为传感器所测量的混凝土成分参数与混凝土固化暴露条件的函数的混凝土样本的抗压强度值； 作为所测量的环境条件与照明状态的函数的建筑物的能耗； 从三维患者医学图像中提取的图像衍生定量参数；以及 作为所测量的控制输入与机器状态的函数的电子机器的控制命令的活动相关数据值； 由所述至少一个处理器接收用于确定一个或多个离群值的至少一个偏倚标准； 由所述至少一个处理器确定数据选择向量，以选择训练数据集的非离群值数据元素，包括： 1由所述至少一个处理器将具有初始模型参数集合的参考机器学习模型应用于训练数据集以确定所述测量物理属性的模型预测值集合； 2由所述至少一个处理器通过将模型预测值与物理属性的对应测量值进行比较来生成误差集合； 3由所述至少一个处理器，至少部分地基于所述误差集合和所述至少一个偏倚标准，生成所述数据选择向量； 4由所述至少一个处理器在训练数据集上利用所述数据选择向量来生成非离群值数据集； 5由所述至少一个处理器基于所述非离群值数据集确定所述参考机器学习模型的更新后的模型参数；以及 6由所述至少一个处理器重复步骤1-5，直到满足至少一个审查性能终止标准； 由所述至少一个处理器至少部分地基于所述数据选择向量来生成离群值数据集和非离群值数据集； 由所述至少一个处理器至少部分地基于所述离群值数据集，来训练分类器机器学习模型的分类器模型参数集合，以获得被训练来配置识别所述物理属性的数据中的异常测量的经训练的分类器机器学习模型； 由所述至少一个处理器至少部分地基于所述非离群值数据集来训练基础机器学习模型的非离群模型参数集合，以获得被训练来配置预测所述物理属性的值的经训练的基础机器学习模型；以及 由所述至少一个处理器输出经训练的所述分类器机器学习模型和经训练的所述基础机器学习模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司，其通讯地址为：美国康涅狄格；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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