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- [实用新型]一种梭壳-CN201320750342.6有效
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崔志明
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宁波市鄞州章水甬工缝配厂
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2013-11-21
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2014-07-02
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D05B57/26
- 一种梭壳,包括有中空的壳体,其特征在于:所述壳体呈瓶盖状,该壳体的顶部开设有第一缺口,所述壳体的顶部在对应所述第一缺口的位置外伸设置有夹线部,所述夹线部为与所述壳体的顶部一体成型的卡钩。与现有技术相比,本实用新型的优点在于:改进了现有的绕线结构,将弹簧绕线钩用与壳体顶部一体的卡钩代替,使得缝线的穿线更为简单方便,而且不容易发生缠线打结或者断线的问题,进一步提高了产品的使用可靠性和安全性。
- 一种
- [发明专利]一种主动学习分类方法和系统-CN201310688732.X在审
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赵朋朋;焦阳;辛洁;吴健;崔志明
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苏州大学
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2013-12-16
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2014-03-05
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G06K9/62
- 本发明公开一种主动学习分类方法和系统,该方法首先从原始的未标注样本集中筛选出不确定性较高的各个样本,得到最不确定样本集;之后,利用样本间的相似性将最不确定样本集分为h个不同的聚类,相似性较高的样本被划分在同一个聚类中,并筛选出每个聚类中最具代表性的样本,构成最具代表性样本集;后续对该最具代表性样本集进行信息标注,利用标注的样本训练分类器,最终实现利用训练的分析器对目标对象进行分类。可见,本发明通过聚类,将较为相似的、冗余性较高的样本划分在同一类中,以及基于聚类进行筛选避免了最终所选的待标注样本之间的冗余性,降低了标注时间和工作量,提高了分类效率。
- 一种主动学习分类方法系统
- [发明专利]一种异常检测训练集的构建方法及装置-CN201310589362.4有效
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赵朋朋;周徐;吴健;辛洁;鲜学丰;崔志明
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苏州大学
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2013-11-20
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2014-02-05
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G06F19/00
- 本申请公开了一种异常检测训练集构建方法及装置,该方法将获取到的样本数据集合确定为当前数据集合,依据接收到的各个当前标注指令,在当前数据集合中获取已标注数据,将已标注数据加入第一数据集合,将未标注数据组成第二数据集合,判断异常点数据的个数是否达到预设数值,若是,依据已标记数据和未标记数据生成训练集,若否,依据第一数据集合计算未标注数据的异常点概率,依据异常点概率对所述未标注数据进行排序,并确定为当前数据集合,返回执行获取各个当前标注指令。与现有技术单次计算异常点概率相比,本方法利用已标注数据对未标注数据重新计算异常点概率,依据异常点概率排序后异常点排序前移,可减少标注次数,提高训练集构建效率。
- 一种异常检测训练构建方法装置
- [发明专利]一种协同过滤推荐算法中改进的相似性度量方法-CN201310505323.1无效
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赵朋朋;吴健;冒九妹;鲜学丰;崔志明
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苏州大学
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2013-10-23
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2014-01-08
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G06F17/30
- 一种协同过滤推荐算法中改进的相似性度量方法,包括以下步骤。S1、创建用户集合U={U1,U2,…,Un}中n个用户对项目集合I={I1,I2,…,Im}中m个项目的评分矩阵R(n×m),以Ra,i表示用户Ua对项目Ii的评分,其中Ua∈U,Ii∈I。S2、分别计算用户Ua和Ub之间的相似度sim(Ua,Ub),项目Ii和Ij之间的相似度sim(Ii,Ij),定义相似度影响因子ε,使sim'(Ua,Ub)=ε×sim(Ua,Ub),sim'(Ii,Ij)=ε×sim(Ii,Ij)。S3、在[0,1]区间取参数λ,根据所述λ、ε、用户对项目的评分均值、用户之间的相似度及项目之间的相似度,预测用户对项目的评分。
- 一种协同过滤推荐算法改进相似性度量方法
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