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[发明专利]利用先前交易的交易后数据以允许使用近期交易数据的技术-CN201980102321.3在审
发明人：林鹰;张家琪;王真;莫文凯 -专利权人：贝宝公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：公开了与交易分类相关的技术。在一些实施例中，计算机系统基于已生成训练标签的第一组交易的交易前数据和交易后数据来训练初始交易分类器。计算机系统可以将未生成训练标签的第二组交易的交易前数据和交易后数据输入到经训练的初始交易分类器。经训练的初始交易分类器可以基于输入来生成分类器输出。计算机系统可以选择分类器输出满足置信度阈值的第二组交易的子集，并且可以基于分类器输出来生成所选子集中的交易的训练标签。在一些实施例中，计算机系统基于子集的交易前数据和生成的训练标签来训练第二交易分类器，并且存储用于经训练的第二交易分类器的配置参数。
利用先前交易据以允许使用近期数据技术

[发明专利]训练分类模型的装置和方法-CN201910105993.1在审
发明人：张梦;刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种训练分类模型的装置和方法。训练分类模型的装置包括：第一获得单元，将样本图像输入第一机器学习架构来获得第一分类概率和第一分类损失；第二获得单元，将样本图像所属的实体的第二图像输入第二机器学习架构来获得第二分类概率和第二分类损失，第一机器学习架构和第二机器学习架构的结构相同并且共享相同的参数；相似度损失计算单元，计算与第一分类概率和第二分类概率之间的相似度相关的相似度损失；总损失计算单元，对于训练集中的所有样本图像，计算相似度损失、第一分类损失以及第二分类损失之和作为总损失；以及训练单元，以使总损失最优化的方式来调节第一机器学习架构和第二机器学习架构的参数，从而获得经训练的分类模型。
训练分类模型装置方法

[发明专利]多层电子邮件优先级排序法-CN201380008068.8在审
发明人：吕洁;文镇;潘诗梅;J·赖 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2015-08-03 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：所述方法包括使用训练数据训练计算机系统的全局分类器。根据多个反馈实例动态地训练所述计算机系统的用户特定的分类器。根据基于主题的用户模型，推断所述计算机系统接收的所述入站消息的主题。计算所述入站消息的多个上下文特征。根据所计算的所述入站消息的上下文特征和所述全局分类器与所述用户特定的分类器的加权组合，确定用于向所述入站消息分配优先级级别的优先级分类策略。根据所述优先级分类策略对所述入站消息进行分类。
多层电子邮件优先级排序

[发明专利]基于大数据的城市建设用地分类识别方法及系统-CN202010600591.1有效
发明人：张鹏岩;周志民;秦明周;李颜颜;杨丹;耿文亮 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种基于大数据的城市建设用地分类识别方法及系统，该方法包括：将待分类识别的城市建设用地以道路为边界划分为多个网格；获取每个网格的网络特征数据；依据网络特征数据不断计算相邻两个网格的特征相似度值，将特征相似度值超过预设阈值的相邻两个网格进行合并，直至无法合并，形成新地块网格；根据新地块网格的地表覆盖物数据和人口数据计算分类数据；依据计算的分类数据和预先构建的城市建设用地分类标准对待分类识别的新地块网格进行分类本申请对城市建设用地进行分类和对城市建设用地类型进行识别，提高了城市建设用地分类识别的效率和分类准确度。
基于数据城市建设用地分类识别方法系统

[发明专利]一种智能公交站台的非接触式智能垃圾分类装置-CN202010424737.1在审
发明人：魏斌 -专利权人：云手指智能科技（江苏）股份有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： B65F1/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能公交站台的非接触式智能垃圾分类装置，包括箱体，箱体的侧壁设有开口，开口处铰接设置挡板，挡板与开启组件连接，并能通过开启组件开启开口，箱体内设置识别组件和分类组件，识别组件能识别垃圾类型并控制分类组件实现分类，识别组件包括摄像头和微型计算机，摄像头设置在箱体的内顶部，摄像头与微型计算机连接，微型计算机还连接并控制分类组件，分类组件包括分类电机和分类扇叶，分类电机与分类扇叶连接，且分类电机能驱动分类扇叶旋转，并实现垃圾分类。
一种智能公交站台接触垃圾分类装置

[发明专利]一种基于视神经眼底图像的视神经疾病分类装置-CN201910568319.7在审
发明人：孙传宾;吴健;陆逸飞;王文哲 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视神经眼底图像的视神经疾病分类装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述计算机存储器中存有视神经疾病分类模型，所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待分类的眼底图像进行去燥平滑，像素归一化以及统一图像尺寸处理，获得眼底输入图像；将该眼底输入图像输入至视神经疾病分类模型中，经计算，输出眼底输入图像的视神经疾病分类；所述视神经疾病分类模型是以稠密块、过渡块、全局均值池化层以及全连接层构成的视神经疾病分类网络，经训练得到。该视神经疾病分类装置能够对眼底图像进行神经眼科病变的分类。
视神经疾病眼底图像计算机处理器计算机存储器分类模型分类装置输入图像眼底视神经计算机程序分类分类网络神经眼科归一化过渡块连接层平滑池化像素稠密病变存储图像输出全局统一

[发明专利]一种框选拖拽式图片分类的交互方法-CN202010276168.0在审
发明人：陈宇峰;仇文彬 -专利权人：上海尊溢商务信息咨询有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F3/0484 文献下载
摘要：本发明涉及一种框选拖拽式图片分类的交互方法，由运行在计算机上的计算机程序实现，用于企业级电商图片分类，上述计算机程序包括图片分类界面程序模块；上述图片分类界面包括图片区和分类栏，上述分类栏包括若干类别条目；上述交互方法包括以下步骤：S1、用鼠标框选住图片区需要分类的图片；S2、鼠标长按需要分类的图片从图片区拖拽至分类栏；S3、鼠标停留的类别条目高亮显示；S4、图片缩小至类别条目可见区域；S5、松开鼠标完成图片分类有益效果是更加精准、高效地完成图片分类工作。
一种框选拖拽式图片分类交互方法

[发明专利]一种提案分类方法及系统-CN201911382463.8有效
发明人：许建兵;李军;许凯;周沛;陶飞 -专利权人：安徽商信政通信息技术股份有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于提案分类技术领域，特别涉及一种提案分类方法及系统。所述分类方法包括：分类模型获取待分类提案文本，计算得到待分类提案文本的特征向量；根据所述特征向量，计算得到待分类提案文本与各提案类别的相似度；根据所述相似度，确定待分类提案文本的预测提案类别。本发明提出的分类系统模拟人工分类方法，集成各种分类处理算法和模型，能够对提案文本进行自动分类，大大提高了工作效率和准确性。
一种提案分类方法系统

[发明专利]一种用于遥感图像分类的基于类心对齐的迁移学习方法-CN201510799789.6有效
发明人：马丽;祝蕾 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2015-11-19 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于遥感图像分类的基于类心对齐的迁移学习方法，(1)准备源域数据和目标域数据；(2)利用源域数据训练分类器；(3)利用分类器对目标域数据进行分类；(4)计算源域各类别数据的类心；(5)计算目标域各类别数据的类心；(6)计算源域和目标域各类别类心差；(7)对目标域的样本点，在目标域数据中搜索其k个近邻点；(8)计算目标域样本点移动方向；(9)计算移动后目标域数据；(10)利用分类器对移动后的目标域数据分类；(11本发明使得移动后的目标域数据和源域数据光谱特征相似，达到迁移学习的目的，多种遥感数据分类都表现良好适用性，具有明显的迁移学习的效果。
一种用于遥感图像分类基于对齐迁移学习方法

[发明专利]一种基于色彩空间特征的图形图像分类方法-CN201210093958.0无效
发明人：蔡圣燕;聂旋;郭淑勤 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2012-03-29 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于自然图片和计算机图形的分类方法，其步骤为：(1)输入图像，提取输入图像特征，选取图像特征，所选取的图像特征根据常规公知计算方法执行计算，得到上述图像特征的特征值，(2)将得到的单个图像特征或多个图像特征组合的特征值与每个所选图像特征预设的阈值进行比较，通过采用分类器进行分类来判断输入图像的类别，得出分类结果；(3)根据分类结果选择相应的处理方式，分类结果将输入图像判断为自然图片或计算机图形后，分别采用各自对应的再现意图的色域映射方式。本发明实现了自然图片和计算机图形的自动分类以及再现意图的自动选择，简化了色彩管理软件的操作，图像的显示或打印质量将得到显著改善和提高。
一种基于色彩空间特征图形图像分类方法

[发明专利]一种目标对象的摘要生成方法和装置-CN202010161869.X在审
发明人：薛悦 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标对象的摘要生成方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：提取目标区域内多个目标对象的评论数据的关键句，计算归属于同一目标对象的关键句之间的相似度，以对关键句进行聚类，得到目标对象维度下的基础分类；计算归属于不同目标对象的基础分类所包含第一分类组之间的相似度，以对第一分类组进行聚类，得到目标区域维度下的最终分类；计算最终分类所包含的第二分类组对于总体分类的逆文档频率，以根据逆文档频率和设定权重，计算第二分类组的分值，根据分值从最终分类中选取关键句作为目标对象的摘要
一种目标对象摘要生成方法装置

[发明专利]信息处理装置和信息处理方法-CN201910217426.5在审
发明人：沈伟;刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种信息处理装置和信息处理方法。信息处理方法包括以下步骤：将样本图像输入到机器学习架构以获得样本图像的第一特征，使第一分类器基于第一特征计算第一分类损失；基于第一特征和预定的第一掩膜计算第二特征，将第二特征输入到第一分类器以计算熵损失；基于第一掩膜和熵损失来计算第二掩膜以最大化熵损失；基于第一特征和第二掩膜来获得对抗特征，其中，对抗特征是与第二特征互补的特征；以相互关联地训练第一分类器和第二分类器的方式，使第二分类器基于对抗特征来计算样本图像的第二分类损失；以及以使第一分类损失和第二分类损失之和最小的方式来调节机器学习架构、第一分类器以及第二分类器的参数，从而获得经训练的机器学习架构。
信息处理装置方法

[发明专利]一种数据识别方法-CN201910092929.4在审
发明人：盛中华 -专利权人：广州市载道信息科技有限公司
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种数据识别方法，包括：图像采集步骤，采集目标物的图像；特征值计算步骤，从采集的图像中提取图像的颜色特征，计算图像颜色特征中的颜色特征值；图像分类步骤，将图像的颜色特征值输入到经过预先训练的分类模型中，输出图像的分类结果；图像分类步骤还包括：分类阈值优化步骤，获取样本图像并计算颜色特征值，输入样本图像的颜色特征值到分类模型得到初始值，将初始值与样本图像的实际值进行计算得到误差值，利用误差值逆向对分类模型的分类阈值进行优化本发明能解决现有分类模型因采用固定分类阈值导致的通用性低和分类不准确的问题。
分类模型图像分类数据识别图像分类样本图像图像采集步骤图像颜色特征特征值计算采集目标分类结果输出图像输入样本提取图像图像识别颜色特征阈值优化预设采集优化

[发明专利]基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法-CN201910976493.5有效
发明人：于浩洋;尚晓笛;宋梅萍;于纯妍;王玉磊;赵恩宇;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法，包括根据高光谱图像数据和地物类别标签信息计算各类的类特征准则；根据类特征准则迭代地计算每个类别在分类时应分配的训练样本数目；根据每类已分配的训练样本数目和目标地物样本集参数信息计算目标地物的平均光谱特征和自相关矩阵，根据各地物平均光谱特征、自相关矩阵的逆矩阵、通过约束能量最小化方法计算针对于该地物、高光谱图像中每个像元对应的丰度信息，根据分类图像信息计算相邻两次迭代分类结果的相似性系数，判断所述相似性系数是否已满足迭代分类的截止条件、对融合更新后的数据进行迭代分类。
基于特征随机采样光谱图像分类方法

[发明专利]基于种子多特征的聚类及综合的方法、系统、设备及介质-CN202211125597.3有效
发明人：邵德意;王俊华;尹合兴;刘祥杰;王永卡;祝明新;田冰川 -专利权人：华智生物技术有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于种子多特征的聚类及综合方法、系统、设备及介质，本发明首先根据种子的特征参数构成了一个多特征的向量集合，将多个特征作为分类的标准；然后阈值法得到最大聚合分类数并进行模糊聚类算法分类，模糊聚类算法通过聚类分析将多个特征的种子进行分类，不需要进行人工划分；得到所有子聚类的中心向量和子向量集合之后，计算每个聚合分类数的贝叶斯信息值，选取最大贝叶斯信息值的聚合分类数，避免了不合理的聚合分类数；最后，通过最佳聚合分类数计算得到最佳聚合分类数的中心向量集合，并根据最佳聚合分类数的中心向量集合计算空间平均欧式距离和多维度空间夹角，最后计算得到离散度，作为种子分类的综合输出，提高了准确度。
基于种子特征综合方法系统设备介质