【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、设备及介质
[0001]本公开涉及数据处理
,更为具体来说,本公开涉及一种数据处理方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]近年来通过机器学习生成的模型被广泛应用于多种领域。现有技术通过神经网络的学习来预测二次电池的状态。随着此种神经网络模型的用途的增长和装载此种模型的装置与网络连接的场合的增长,第三方可以连接到模型的场景也在增长。
[0003]在这种情况下,第三方有可能通过向模型传输输入数据以获取输出数据。通过大量获取这种输入输出数据的组合,第三方可以推测输出模型的构造。
技术实现思路
[0004]为解决现有技术不能满足用户的对电池输出模型的保密性需求的技术问题。
[0005]为实现上述技术目的,本公开提供了一种数据处理装置,包括:
[0006]模型处理单元,用于读取模型处理规则,并按照规则对所述模型进行处理;
[0007]数据处理单元,用于读取数据处理规则,并按照规则对所述输入数据进行处理;
[0008]计算单元,用于从所述数据处 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理装置,其特征在于,包括:模型处理单元,用于读取模型处理规则,并按照规则对所述模型进行处理;数据处理单元,用于读取数据处理规则,并按照规则对所述输入数据进行处理;计算单元,用于从所述数据处理单元读取经所述数据处理单元处理后的输入数据,读取经所述模型处理单元处理得到的模型,并利用该模型对处理后的输入数据进行计算,得到中间数据;模型判别单元,用于利用处理计算得到验证用中间数据与真实值进行比对计算,得到误差值返回判别结果;参数调整单元,用于对所述模型处理单元,所述数据处理单元以及模型判别单元的参数进行参数调整。2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述参数调整单元具体包括:综合参数调整模块,用于生成、调整、优化模型处理,输入数据处理单元内各模块的各项参数;模型判别单元参数调整模块,用于生成、调整、优化模型判别单元内各模块的各项参数;模型处理规则生成模块,用于根据模型梳理参数生成模型处理规则;输入数据处理规则生成模块,用于根据输入数据处理参数生成输入输出数据处理规则。3.根据权利要求2所述的装置,其特征在于,所述处理的规则具体包括:对模型以及输入数据进行转换处理,包括:单独或综合使用下列几种方法:增加/减少数据的值,增加/减少输入数据中包含的值的数量,将输入数据内参数进行位移调整,将输入数据中的值进行变更。4.根据权利要求2或3所述的装置,其特征在于,所述数据处理单元具体包括:输入数据读取模块,用以读取输入数据;输入数据处理规则读取模块,用以读取输入数据的处理规则;输入数据处理模块,使用所述输入数据处理规则,对存储的所述输入数据进行处理,得到处理后的数据;处理后输入数据输出模块,用于输出处理后的输入数据;处理后输入数据存储模块,用于存储处理后的输入数据。5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述模型处理单元具体包括:模型读取模块,用于读取输入模型处理单元的模型;模型处理规则读取模块,用于读取模型处理规则;模型处理模块,用于将读取的模型按照模型处理规则进行处理,生成处理后的模型;处理后模型输出模块,用于输出所述模型处理模型生成的处理后的模型;处理后模型存储模块,用于存储所述模型处理模型生成的处理后的模型。6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述计算单元具体包括:处理后模型读取模块,从模型处理单元读取处理后的模型;
处理后数据读取模块,用于读取所述输入数据处理模块处理后的数据;中间数据计算模块,将所述处理后的数据通过处理后模型读取模块读取到的模型进行计算,得到中间数据;中间数据存储模块,用于存储所述中间数据。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述模型判别单元具体包括:中间数据读取模块,用于读取所述计算单元生成的中...
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