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本发明公开了一种工业低质高噪数据建模及产品质量预测方法，包括不但能够充分地利用有标签样本和无标签样本，而且在极少的有标签样本下就可以获得不错的性能。特别是，通过我们精心设计的自监督学习的预训练辅助任务，模型能够很好的学习到原始数据的表征，通过这种表征学习，模型能够在极少数的有标签样本，甚至是原始有标签样本数据的1/10,1/20下，获得媲美传统方法如支持向量机，梯度提升树等模型的结果；相对于传统的，没有进行提前预训练的模型，有预训练的模型优势明显，尤其是在极少有标签样本的数据量下，不容易过拟合而
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112990578 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110280515.1
(22)申请日 2021.03.16
(71)申请人 北京航空航天大学
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