一种生成分析对象的预测模型的方法、装置和存储介质。所述方法(100)包括：获取(101)分析对象的第一数据(201)；获取(102)所述分析对象的第二数据(204)，其中第二数据(204)与第一数据(201)表征分析对象的相同物理量，第二数据(204)的数据类型与第一数据(201)的数据类型不相同；利用第一数据(201)将包含N个隐含层的神经网络模型(202)训练(103)为分析对象的预测模型(203)，其中N为至少为2的正整数；利用第二数据(204)更新(104)包含在预测模型(203)中的N个隐含层中的至少一个隐含层。该方法采用多种数据训练模型，可以减少模型对单一数据的依赖，提高模型性能，并实现迁移学习和加快模型训练过程。模型训练过程。模型训练过程。模型训练过程。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
【专利技术属性】
技术研发人员：曲颖，白新，丹尼尔，
申请(专利权)人：西门子中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。