[发明专利]一种多模态场景目标基于半监督深度学习的知识管理方法在审
| 申请号： | 202011099756.8 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112182225A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 徐黎敏;周晨 | 申请（专利权）人： | 上海宝钿科技产业发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/31;G06F16/33;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海塔科专利代理事务所(普通合伙) 31380 | 代理人： | 耿恩华 |
| 地址： | 200940 上海市宝山区双*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于知识管理领域，具体公开了一种多模态场景目标基于半监督深度学习的知识管理方法，包括如下步骤：数据预处理与模型表示，预处理与模型表示后得到全面样本知识数据；获取全面样本知识数据，并对全面样本知识数据进行数据处理，数据处理后获取正样本知识数据增强、负样本知识数据增强及数据噪声；基于正样本知识数据增强、负样本知识数据增强及数据噪声分别形成对应的标注数据样本；将标注数据样本分别输入多个不同的网络架构模型中进行训练；将待识别知识数据输入最终预测模型中进行异常识别。本发明具有更好的识别性能与识别精度，准确可靠，能对知识数据中不符合期望的数据、行为数据进行识别以及高效管理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 场景 目标 基于 监督 深度 学习 知识 管理 方法 | ||
【主权项】：
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