用于生成模拟动物数据的系统和模型技术方案

一种用于生成和分发模拟动物数据的方法，包括以下步骤：接收至少部分地从一个或更多个传感器所获取的真实动物数据集，所述一个或更多个传感器接收、存储或发送与一个或更多个目标个体相关的信息。模拟动物数据由至少一部分真实动物数据或其一个或更多个衍生物所生成。最后，将模拟的动物数据提供给计算设备。典型地，可以修改一个或更多个目标个体的一个或更多个参数或变量。多个参数或变量。多个参数或变量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于生成模拟动物数据的系统和模型
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2019年9月6日提交的美国临时专利申请号62/897,064和2020年5月20日提交的美国临时专利申请号63/027,491的权益，其公开内容通过引用整体并入本文。


[0003]在至少一个方面，本专利技术涉及用于从真实动物数据生成模拟动物数据的系统和方法。

技术介绍

[0004]互联网上信息的可获取性的持续进步已经极大地改变了商业的进行方式。在这种信息爆炸的同时，传感器技术，特别是生物传感器技术也取得了进展。特别地，测量心电图信号、血流、体温、排汗水平和呼吸速率的微型生物传感器现在可用。这些传感器的数据可以通过无线网络和互联网传输，这为数据集收集开辟了潜在的新应用。
[0005]随着传感器技术的进步，新的动物数据集正被创建。然而，期望具有与目标对象、传感器、活动、条件和其他变量或参数相关的特定特征的动物数据集的用户可能面临与数据收集相关的障碍，因为数据采集是昂贵的、耗时的，并且收集起来具有挑战性。通常，数据集是不存在的。同时，在诸本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，所述方法包括以下步骤：接收至少部分地从一个或更多个传感器所获取的一个或更多个真实动物数据集，所述一个或更多个传感器接收、存储或发送与一个或更多个目标个体相关的信息；从至少一部分真实动物数据或其一个或更多个衍生物生成模拟动物数据，其中，修改所述一个或更多个目标个体的一个或更多个参数或变量；以及将所述模拟动物数据提供给计算设备。2.根据权利要求1所述的方法，其中，执行一个或更多个模拟以生成模拟动物数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，至少一部分生成的模拟动物数据或其一个或更多个衍生物，用于创建、增强或修改一个或更多个洞察、计算资产或预测指标。4.权利要求2所述的方法，其中，在一个或更多个模拟系统中使用至少一部分生成的模拟动物数据或其一个或更多个衍生物，由此所述一个或更多个模拟系统是以下各项中的至少一个：基于游戏的系统、增强现实系统、虚拟现实系统、混合现实系统、或扩展现实系统。5.根据权利要求4所述的方法，其中，用作一个或更多个模拟系统的一部分的一个或更多个计算设备，能够操作以直接或间接地：(1)提供或接受一次或更多次投注；(2)创建、增强、修改、获取、提供或分发一个或更多个产品；(3)评估、计算、推导、修改、增强或传达一个或更多个预测、概率或可能性；(4)制定一个或更多个策略；(5)采取一个或更多个行动；(6)减轻或预防一个或更多个风险；(7)推荐一个或更多个行动；(8)使一个或更多个用户参与；或(9)其组合。6.根据权利要求2所述的方法，其中，至少一部分生成的模拟动物数据，被用作一个或更多个模拟中的一个或更多个输入，以生成模拟动物数据。7.根据权利要求6所述的方法，其中，至少一部分生成的模拟动物数据或其一个或更多个衍生物，用于创建、增强或修改一个或更多个洞察、计算资产或预测指标。8.权利要求6所述的方法，其中，在一个或更多个模拟系统中使用至少一部分生成的模拟动物数据或其一个或更多个衍生物，由此所述一个或更多个模拟系统是以下各项中的至少一个：基于游戏的系统、增强现实系统、虚拟现实系统、混合现实系统、或扩展现实系统。9.根据权利要求8所述的方法，其中，用作一个或更多个模拟系统的一部分的一个或更多个计算设备，能够操作以直接或间接地：(1)提供或接受一次或更多次投注；(2)创建、增强、修改、获取、提供或分发一个或更多个产品；(3)评估、计算、推导、修改、增强或传达一个或更多个预测、概率或可能性；(4)制定一个或更多个策略；(5)采取一个或更多个行动；(6)减轻或预防一个或更多个风险；(7)推荐一个或更多个行动；(8)使一个或更多个用户参与；或(9)其组合。10.根据权利要求1所述的方法，其中，被修改以生成模拟数据的一个或更多个参数或变量包括非动物数据。11.根据权利要求1所述的方法，其中，通过随机采样真实动物数据的至少一部分，来生成所述模拟动物数据。12.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将所述真实动物数据拟合到具有一个或更多个独立变量或一个或更多个可调参数的函数，来生成所述模拟动物数据，上述一个或更多个独立变量或一个或更多个可调参数被优化以提供与真实动物数据的拟合。13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述函数是直线、多项式、指数、高斯、洛伦兹、
分段线性或实数据点之间的样条。14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述一个或更多个独立变量或可调节参数包括时间，使得一个或更多个生物参数作为时间的函数与模拟中的一个或更多个虚拟参与者相关联。15.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将一个或更多个偏移值添加到真实动物数据的每个值来生成所述模拟动物数据。16.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将一个或更多个随机数添加到真实数据集的每个值，将所述真实动物数据的至少一部分转换为模拟数据。17.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模拟动物数据的至少一部分被转换为将由模拟使用的查找表。18.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将所述真实动物数据拟合到概率分布、并且然后对所述概率分布进行随机采样以将一个或更多个生物参数分配给一个或更多个虚拟主体，来生成所述模拟动物数据的至少一部分。19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述概率分布选自由以下各项所组成的组：伯努利分布、均匀分布、二项分布、正态分布、泊松分布、指数分布、以及洛伦兹分布。20.根据权利要求18所述的方法，其中，一个或更多个真实动物数据集包括：作为模拟中的一个或更多个参数或变量所应用的一个或更多个非动物数据变量或参数。21.根据权利要求1所述的方法，其中，训练神经网络生成模拟动物数据，所述训练神经网络已经用至少一部分真实动物数据或其一个或更多个衍生物来训练。22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述训练神经网络是用至少一部分模拟数据训练的。23.根据权利要求21所述的方法，其中，被修改以生成模拟数据的一个或更多个参数或变量包括非动物数据。24.根据权利要求21所述的方法，其中，所述训练神经网络是递归神经网络。25.根据权利要求21所述的方法，其中，所述训练神经网络是长短期记忆递归神经网络。26.根据权利要求21所述的方法，其中，所述训练神经网络是生成式对抗性网络。27.根据权利要求21所述的方法，其中，用于生成模拟动物数据的所述训练神经网络由以下类型的神经网络中的一个或更多个组成：前馈、感知器、深度前馈、径向基网络、门控递归单元、自动编码器(AE)、变分AE、去噪AE、稀疏AE、马尔可夫链、霍普菲尔德网络、波尔兹曼机器、受限BM、深度信念网络、深卷积网络、深卷积逆图形网络、液态机器、极端学习机、回声状态网络、深残差网络、Kohenen网络、支持向量机器、神经图灵机器、数据处理组方法、概率、时延、卷积、深度堆叠网络、一般回归神经网络、自组织映射、学习矢量量化、简单递归、储层计算、回声状态、双向、分层、随机、遗传尺度、模块化、机器委员会、联合、物理、瞬时训练、尖峰、调节反馈、新认知、复合分层深度模型、深度预测编码网络、多层核机器、动态、级联、神经模糊、组成模式产生、存储网络、一次性联想记忆、分层时态记忆、全息联想记忆、语义哈希、指针网络或编码
‑
解码网络。28.根据权利要求21所述的方法，其中，将多个神经网络用于相同动物数据的至少一部分或其一个或更多个衍生物上，以创建模拟数据。
29.根据权利要求21所述的方法，其中，所述模拟动物数据的至少一部分被直接或间接地使用：(1)作为一个市场，在所述市场上放置或接受一个或更多个投注；(2)创建、修改、增强、获取、提供或分发一个或多个产品；(3)评估、计算、推导、修改、增强或传达一个或更多个预测、概率或可能性；(4)制定一个或更多个策略；(5)采取一个或更多个行动；(6)减轻或预防一个或更多个风险；(7)建议一项或更多项行动；(8)作为在一个或更多个模拟、计算或分析中使用的一个或更多个信号或读数；(9)作为一个或更多个模拟的一部分，其输出直接或间接与一个或更多个用户接触；(10)作为一种或更多种消费介质的一种或更多种核心成分或补充剂；(11)一种或更多种促销；或(12)其组合。30.根据权利要求21所述的方法，其中，利用至少一部分真实动物数据或其一个或更多个衍生物进行一个或更多个模拟，以创建模拟数据，所述模拟数据被直接或间接地利用：(1)作为一个市场，在所述市场上放置或接受一个或更多个投注；(2)创建、修改、增强、获取、提供或分发一个或多个产品；(3)评估、计算、推导、修改、增强或传达一个或更多个预测、概率或可能性；(4)制定一个或更多个策略；(5)采取一个或更多个行动；(6)减轻或预防一个或更多个风险；(7)建议一项或更多项行动；(8)作为在一个或更多个模拟、计算或分析中使用的一个或更多个信号或读数；(9)作为一个或更多个模拟的一部分，其输出直接或间接与一个或更多个用户接触；(10)作为一种或更多种消费介质的一种或更多种核心成分或补充剂；(11)一种或更多种促销；或(12)其组合。31.根据权利要求1所述的方法，其中，模拟基于参与以下各项中的至少一个的一个或更多个目标个体进行模拟：健身活动、体育赛事、健康评估或保险评估。32.根据权利要求31所述的方法，其中，一个或更多个计算设备直接或间接地使用所述模拟动物数据的至少一部分：(1)作为一个市场，在所述市场上放置或接受一个或更多个投注；(2)创建、修改、增强、获取、提供或分发一个或多个产品；(3)评...

【专利技术属性】
技术研发人员：维韦克，
申请(专利权)人：运动数据试验室有限公司，
类型：发明
国别省市：