[发明专利]一种相似特征测试数据集生成方法有效
| 申请号： | 202010059647.7 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111242235B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 安竹林;孙涛;程坦;徐勇军 | 申请（专利权）人： | 中科（厦门）数据智能研究院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/22 |
| 代理公司： | 厦门致群财富专利代理事务所(普通合伙) 35224 | 代理人： | 刘兆庆 |
| 地址： | 361000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种相似特征测试数据集生成方法，包括：S1、选取多个不同的初始评价网络，再分别对所述初始评价网络进行训练，得到多个应用评价网络；S2、获取与目标数据集格式相同的样本数据集；S3、通过数据校正模型删减样本数据集中数据的个数，得到生成数据集；S4、使用每个所述应用评价网络比较S3中的生成数据集和目标数据集，计算得到偏差比；S5、若所述偏差比在预设的阈值范围内，将S3中的生成数据集作为测试数据集；若所述偏差比不在预设的阈值范围内，在S3中的生成数据集中增加数据，将增加数据后的生成数据集作为新的样本数据集，再重复执行S3至S4，直至偏差比在预设的阈值范围内，并将最后一次的生成数据集作为测试数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 相似 特征 测试数据 生成 方法 | ||
【主权项】：
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