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[发明专利]基于不平衡分类指标与集成学习的不平衡数据分类方法-CN201510413029.7在审
发明人：张向荣;焦李成;宋润青;李阳阳;白静;马文萍;侯彪;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-07-14 - 公布日： 2015-09-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不平衡分类指标与集成学习的不平衡数据分类方法，主要解决现有技术在不平衡数据上少数类分类精度低的问题。其实现步骤为：(1)选定训练集和测试集；(2)初始化训练样本权重；(3)根据训练样本权重选取部分训练样本对弱分类器进行训练，并用训练好的弱分类器对所有训练样本进行分类；(4)计算弱分类器在训练集上的分类错误率，将错误率与设定的阈值进行比较，并优化错误率；(5)根据错误率计算弱分类器投票权重，并更新训练样本权重；(6)判断弱分类器的训练是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，根据弱分类器及其投票权重计算强分类器本发明提高了少数类的分类精度，可用于不平衡数据的分类。
基于不平衡分类指标集成学习数据方法

[发明专利]图文资源分类方法、装置、终端及存储介质-CN202011159419.3在审
发明人：王升 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种图文资源分类方法，该方法包括：获取待分类的图文资源，将所述待分类的图文资源拆分成图像资源和文本资源；运用第一深度学习方式处理图像资源得到第一分类结果；运用第二深度学习方式处理文本资源得到第二分类结果；依据所述第一分类结果和所述第二分类结果生成所述待分类的图文资源的分类结果。本申请还公开了一种图文资源分类装置、终端和计算机可读存储介质。本申请在保证分类结果精度的同时，降低深度学习模型计算复杂带来的效率差的问题，提高了图文资源分类的精度和效率。
图文资源分类方法装置终端存储介质

[发明专利]一种数据的处理方法、装置及设备-CN201810011299.9有效
发明人：郑岩;冯健 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据的处理方法、装置及设备，该方法包括：从待测样本中选取第一预定数量的业务日志集加入到计算样本中，通过预定的第一分类器对计算样本进行分类，得到计算样本的分类结果，其中，计算样本中包含的业务日志集的数量小于待测样本中的业务日志集的数量，然后，基于上述分类结果，通过预定的第二分类器对计算样本进行分类，确定计算样本中包含的目标业务日志集。
一种数据处理方法装置设备

[发明专利]一种基于线损分类器的台区线损分析方法-CN201911286795.6有效
发明人：张裕;薛毅;赵庆明;赵倩;章珂;孙斌;李庆生;元翔;张彦;唐学用;徐睿;罗宁;邓朴;陈巨龙;龙蔷 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2019-12-14 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线损分类器的台区线损分析方法，包括：选取典型台区进行理论线损计算得到准确线损率和准确线损率台区，提取样本台区的特征参数、供电量、售电量等关键数据；将样本台区输入到台区线损训练器功能模块，台区线损分类器对样本台区进行分类，形成分类原则；将分好的各类别样本台区输入到台区线损率多元线性回归计算得到各类别台区线损率多元线性回归计算模型；将分类原则和各类别台区线损率多元线性回归计算模型输入线损分类器，从计量自动化系统和营销系统采集每个台区的信息利用多元线性回归计算模型得到每个台区的线损率，与统计线损率进行比对，给出线损异常报警信息；解决了台区线损分析和管理难的问题。
一种基于分类台区线损分析方法

[发明专利]一种基于聚类和特征匹配的改进kNN算法-CN201811376522.6在审
发明人：孙善宝;罗清彩;于治楼 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类和特征匹配的改进kNN算法，属于机器学习和数据挖掘技术领域。本发明的基于聚类和特征匹配的改进kNN算法，计算全部已知样本特征Hash值作为标识，生成索引用于快速检索，实现待分类样本的快速匹配分类；确定影响分类结果的主要特征，将样本特征空间进行划分，并通过聚类算法形成已知样本簇，生成Hash作为样本簇特征，计算待分类样本的特征Hash值，完成特征匹配以缩小近邻样本范围，减少计算已知样本与待分类样本间距离的计算。该发明的基于聚类和特征匹配的改进kNN算法能够提升执行效率和准确性，具有很好的推广应用价值。
特征匹配聚类样本分类样本样本特征改进数据挖掘技术机器学习聚类算法快速检索快速匹配影响分类索引分类

[发明专利]一种可行性云计算分析方法-CN202310654990.X在审
发明人：彭波;万晓杰;庄晓东 -专利权人：数通十方（深圳）数字科技有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明涉及云计算技术领域，公开了一种可行性云计算分析方法，包括：从预定的数据存储装置中获取初始物流信息，并进行预处理，得到优化物流信息；选取预设的KNN分类算法作为分类挖掘算法，并进行MapReduc并行化，得到云计算分析算法；对优化物流信息采用云计算分析算法进行优化物流信息的智能分析，得到智能分析结果；将初始物流信息与智能分析结果以时间节点进行关联存储；将智能分析结果以服务方式输出给用户。本发明提供的可行性云计算分析方法，采用KNN分类算法进行MapReduc并行化，得到云计算分析算法进行物流信息云分类挖掘，提高大规模数据处理速度和能力，实现海量物流信息高效实时的分类挖掘与分析。
一种可行性计算分析方法

[发明专利]病变分类和分类函数提供方法、分类和成像系统以及介质-CN202110437627.3在审
发明人：刘思奇;李悦萌;阿诺·阿林德拉·阿迪约索;波格丹·杰奥尔杰斯库;萨沙·格尔比奇;丘子明;沈正阳 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及病变分类和分类函数提供方法、分类和成像系统以及介质。特别地，本发明涉及用于对病变进行分类的计算机实现的方法，包括：‑接收检查容积的第一医学图像，其中，第一医学图像对应于第一检查时间，‑接收检查容积的第二医学图像，其中，第二医学图像对应于与第一检查时间不同的第二检查时间，‑确定与第一医学图像内的病变相对应的第一病变区域，‑基于第一医学图像和第二医学图像的比较来确定配准函数，‑基于配准函数和第一病变区域来确定第二医学图像内的第二病变区域，‑基于第二病变区域对第一医学图像内的病变进行分类本发明还涉及用于提供经训练的分类函数的计算机实现的方法、分类系统以及计算机程序产品和计算机可读介质。
病变分类函数提供方法成像系统以及介质

[发明专利]图像分类模型训练方法、图像分类方法、装置及设备-CN202210551236.9在审
发明人：夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了图像分类模型训练方法、图像分类方法、装置及设备，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉等技术领域。具体实现方案为：将多个样本图像输入图像分类模型，获取图像分类模型输出的每一样本图像的特征向量和每一样本图像的预测类别；计算多个样本图像中两两图像之间的特征相似度；基于每一样本图像的标注类别和两两图像之间的特征相似度，计算第一损失函数值；基于每一样本图像的预测类别和每一样本图像的标注类别，计算第二损失函数值；根据第一损失函数值和第二损失函数值训练图像分类模型，得到训练完成的图像分类模型。可以在不增加复杂度和耗时的情况下，提高细粒度分类准确度。
图像分类模型训练方法装置设备

[发明专利]基于深度学习的文本分类系统及方法-CN202110971103.2在审
发明人：梅亮 -专利权人：梅亮
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的文本分类系统及方法，包括文本源获取模块、文本源输入模块、规范化处理模块、文本预处理模块、训练文本模块、测试文本模块、特征提取降维单元、特征权重计算单元、训练文本特征权重计算、训练文本特征向量、测试文本特征权重计算、测试文本特征向量和分类模块，其特征在于：所述文本预处理模块包括新词添加单元、分词单元、无用词清除单元和全文索引建立单元，所述分类模块包括分类判定单元和分类器，本发明通过基于深度学习的文本分类系统和方法，实现了对高维文本数据的降维作用，且通过对文本进行分词，并对无用词进行清除，能够提取更加准确的特征，提高了分类的精准度。
基于深度学习文本分类系统方法

[发明专利]一种基于K均值算法的频谱感知方法与装置-CN201710706974.5有效
发明人：张勇威;万频;王永华;张顺超;肖逸瑞 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K均值算法的频谱感知方法，获取训练信号，计算得到所述训练信号的MME特征；利用K均值聚类算法与所述MME特征得到分类器；获取测试信号，计算得到所述测试信号的测试MME特征；利用所述分类器对所述测试MME特征分类得到分类结果，利用所述分类结果计算检测概率。可见，本发明实施例提供的一种基于K均值算法的频谱感知方法，计算训练信号的MME特征，然后利用K均值算法得到分类器，训练好分类器后再将测试信号的测试MME特征导入分类器进行分类得到分类结果。
一种基于均值算法频谱感知方法装置

[发明专利]运转状态分类装置-CN201680089140.8在审
发明人：栗山俊通 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2016-09-15 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：运转状态分类装置具有：分类对象数据生成部(11)，其根据从设备收集的多个传感器数据生成分类对象数据；分割候选选定部(12)，其选定如下边界线作为分割候选，所述边界线是对分类对象数据生成部(11)生成的分类对象数据的值域进行分割时的候选；连结密度计算部(13)，其按照分割候选选定部(12)选定的每个分割候选，计算表示通过该分割候选进行分割后的分类对象数据间的收集时刻的接近度的连结密度；以及分类部(14)，其使用连结密度计算部(13)计算出的连结密度，从分割候选中提取在运转状态的分类中利用的分割候选，在该提取出的分割候选处，对分类对象数据的值域进行分割，按照每个运转状态进行分类。
分割候选分类对象数据运转状态连结分类装置密度计算边界线分割传感器数据从设备分类部接近度分类

[发明专利]一种材料科学计算容器包系统及方法-CN201910896008.3在审
发明人：周会群;王玲 -专利权人：南京信易达计算技术有限公司
申请日： 2019-09-22 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算容器包技术领域，具体地说，涉及一种材料科学计算容器包系统及方法。其包括数据录入模块和计算容器包，所述数据录入模块和计算容器包之间通过数据传输模块实现数据交互，所述数据录入模块包括数据记录模块、数据分类模块和数据建立模块，所述数据记录模块用于记录材料中的各项信息，所述数据分类模块用于根据材料信息对材料进行分类，所述数据建立模块用于根据材料分类信息建立不同的数据储存块。该材料科学计算容器包系统及方法中，将材料按类别分别录入，根据材料分类信息建立不同的数据储存块，材料存储时集约化程度高，同时类别清晰，后期检索效率高，采用容器化大数据对数据进行储存，部署方便，集群化程度高
计算容器数据录入模块数据分类模块数据记录模块数据建立模块材料分类数据储存信息建立材料科学包系统数据传输模块材料信息记录材料检索效率数据交互大数据集群化集约化录入存储储存分类清晰部署

[发明专利]数据处理装置及方法和数据处理装置的制造方法-CN202111483548.2在审
发明人：唐建石;李怡均;高滨;钱鹤;吴华强 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该数据处理装置包括：控制逻辑电路层，配置为控制数据的输入、输出以及数据处理流程；存内计算电路层，配置为根据控制逻辑电路层的控制以及提供的数据进行特征提取以得到分类特征；以及特征存储与计算电路层，配置为存储分类模板以及根据分类模板和存内计算电路层提供的分类特征进行分类；其中，控制逻辑电路层、存内计算电路层和特征存储与计算电路层至少部分层叠且通过多个层间介质过孔通信。
数据处理装置方法制造

[发明专利]一种基于路径排序算法的知识推理系统-CN202010198659.8有效
发明人：洪万福;王彬;黄茶英 -专利权人：厦门渊亭信息科技有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于路径排序算法的知识推理系统，涉及图计算和图挖掘技术领域。包括抽取特征，生成特征集合（路径集合），抽取实体中存在的路径，生成关系序列并且是计算路径特征值的基础；计算路径特征值用于对特征集合进行游走计算，计算特征对应的特征值，生成特征值集合；训练分类器，用于用于训练数据，调控不同分类的概率，获取置信度的上限值和下限值，通过阈值分类对数据进行分类，对数据实现分类，从而获取区间分布；自动挖掘推理规则，用于自动挖掘推理规则，并对生成的规则进行筛选；基于路径排序算法的知识推理系统主要是利用实体之间存在的路径去挖掘新的
一种基于路径排序算法知识推理系统

[发明专利]客户分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910827917.1在审
发明人：陈炼;蒋播;邢聪聪 -专利权人：浙江数链科技有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种客户分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取客户历史数据，基于所述客户历史数据提取分类指标的数据，所述分类指标包括客户首单时间、最近一次下单时间、消费频率、消费金额、重泡比平均值以及保价费用，建立以所述分类指标为基础的客户价值分析模型，将提取的分类指标的数据输入所述客户价值分析模型中，得到客户分类结果。上述客户分类方法、装置、计算机设备和存储介质，在传统RFM模型分类方法的基础上增加了三个维度的指标，分类针对性更强，分类更加准确。
分类指标客户分类客户价值分析计算机设备存储介质客户历史分类数据提取维度客户申请