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METHODS AND SYSTEMS FOR OPTIMIZED SELECTION OF DATA FEATURES FOR A NEURO-LINGUISTIC COGNITIVE ARTIFICAL INTELLIGENCE SYSTEM

机译:神经语言认知人工智能系统数据特征的优化选择方法和系统

摘要

Techniques are disclosed to optimize feature selection in generating betas for a feature dictionary of a neuro-linguistic Cognitive AI System. A machine learning engine receives a sample vector of input data to be analyzed by the neuro-linguistic Cognitive AI System. The neuro-linguistic Cognitive AI System is configured to generate multiple feature words for each of a plurality of sensors. The machine learning engine identifies a sensor specified in the sample vector and selects optimization parameters for generating feature words based on the identified sensor.
机译:公开了在生成用于神经语言认知AI系统的特征字典的β时优化特征选择的技术。机器学习引擎接收要由神经语言认知AI系统分析的输入数据的样本矢量。神经语言认知AI系统被配置为为多个传感器中的每一个生成多个特征词。机器学习引擎识别样本矢量中指定的传感器,并基于识别的传感器选择用于生成特征词的优化参数。

著录项

  • 公开/公告号US2017293606A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-10-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GANG XU;TAO YANG;MING-JUNG SEOW;

    申请/专利号US201715481298

  • 发明设计人 GANG XU;TAO YANG;MING-JUNG SEOW;

    申请日2017-04-06

  • 分类号G06F17/27;G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:52:44

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