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摘要：本申请公开了一种训练数据生成方法、炼焦预测模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域和炼焦工业技术领域，包括：获取一种配煤方式的原始样本特征数据和对应的炼焦质量数据，原始样本特征数据包括多种单煤的多组特征数据，每种单煤的多个特征数据包括多个化验指标数据和占比；将多组特征数据按照不同的顺序进行排列，分别组合成多个一阶特征向量，每个一阶特征向量包含多组特征数据，在一个一阶特征向量中同一组特征数据包含的多个特征数据是连续排列的，且顺序不变；将每个一阶特征向量与对应的炼焦质量数据进行组合，作为一次模型训练需要使用的一组训练数据，得到多组训练数据。采用本方案，增加了用于训练炼焦预测模型的训练数据。
主权项：1.一种训练数据生成方法，其特征在于，包括：获取一种配煤方式的原始样本特征数据和对应的炼焦质量数据，所述原始样本特征数据包括多种单煤的多组特征数据，每种单煤的多个特征数据作为一组特征数据，每种单煤的该多个特征数据包括该种单煤的多个化验指标数据和该种单煤在该配煤方式中的占比；将所述多组特征数据按照不同的顺序进行排列，分别组合成多个一阶特征向量，每个一阶特征向量包含所述多组特征数据，在一个一阶特征向量中同一组特征数据包含的多个特征数据是连续排列的，且顺序不变；将每个一阶特征向量与对应的所述炼焦质量数据进行组合，作为一次模型训练需要使用的一组训练数据，得到多组训练数据。
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百度查询： 北京爱熵科技有限公司 一种训练数据生成方法、炼焦预测模型训练方法及装置
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