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[发明专利]一种基于神经网络的文本分类方法和装置-CN201911135453.4在审
发明人：黄林;张旭;邓嘉镔;叶小辉;陈燕芬;宋维林;黄小玲 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络的文本分类方法，包括：将原始分类对象集中的各待分类对象分别输入至神经网络分类模型，以进行分类处理，得到原始分类对象集中的各待分类对象的分类结果，分类结果包括分类归属概率；筛选出分类归属概率小于预设概率阈值的待分类对象，以构成更新分类对象集；以及，更新神经网络分类模型，以得到新神经网络分类模型，新神经网络分类模型的深度不等于更新前的神经网络分类模型的深度；将更新分类对象集中的各待分类对象分别输入至新神经网络分类模型，以进行分类处理，得到更新待分类对象集中的各待分类对象的分类结果。通过对原始分类对象集进行多次分类处理，以提高待分类对象个体的分类正确率。
一种基于神经网络文本分类方法装置

[发明专利]点云分类方法及装置-CN201710304503.1有效
发明人：邱纯鑫;刘乐天 -专利权人：深圳市速腾聚创科技有限公司
申请日： 2017-05-03 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明的实施例中公开了一种点云分类方法和点云分类装置，所述方法包括：根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别本发明实施例能提高点云分类的准确性。
分类方法装置

[发明专利]一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质-CN202211710460.4在审
发明人：邢玲;王爱波;余晓填;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及介质。该方法获取训练集中的待分类图像及其类别标签，基于图像分类模型得到待分类图像的类别概率估计向量，并确定类别概率预测向量，根据类别概率估计向量和类别标签计算第一模型损失，根据迭代次数以及迭代次数与损失调节参数之间的第一映射关系确定损失调节参数，根据类别概率估计向量、类别概率预测向量和损失调节参数计算第二模型损失，根据第一模型损失和第二模型损失计算得到模型总损失，对图像分类模型进行重复迭代训练，通过损失调节参数对第二模型损失进行动态调节，提高了第二模型损失的可靠性和准确率，提高了图像分类模型的准确率。
一种图像分类模型训练方法装置计算机设备介质

[发明专利]疾病分类方法、装置、设备和存储介质-CN202010612274.1在审
发明人：许红伟;方成;饶官军;柴鹏飞;吴边;洪叶恩;孟海忠;任宇翔;冯辉 -专利权人：微医云（杭州）控股有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种疾病分类方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取待分类的目标对象的病例信息的数值向量；将所述病例信息的数值向量分别输入至训练好的第一疾病分类模型和第二疾病分类模型中，得到所述病例信息属于各疾病类型的第一疾病分类概率和第二疾病分类概率，其中，所述第一疾病分类模型基于非标准化的多个历史病历样本数据进行训练得到；所述第二疾病分类模型基于结构化的多个历史病例样本数据进行训练得到；基于所述病例信息属于各疾病类型的所述第一疾病分类概率和所述第二疾病分类概率
疾病分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质-CN202111121123.7在审
发明人：黄剑辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质，方法包括：通过分类模型与文本样本数据对应的语义向量表达特征，确定主题类别概率分布；通过分类模型将语义向量表达特征与候选主题子类别对应的子类别向量表达特征进行匹配，确定主题子类别概率分布；根据真实主题类别标签、主题类别概率分布、真实主题子类别标签、主题子类别概率分布以及类别层级关系，确定分类损失值与层级约束损失值；根据分类损失值以及层级约束损失值，对分类模型进行调整，得到目标分类模型，基于目标分类模型进行文本分类处理。采用本申请，可以在类别分类场景中，提高分类效率与准确率。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。
一种数据处理方法装置设备以及可读存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置及处理器-CN201310308226.3有效
发明人：李寿山;高伟;周国栋 -专利权人：苏州大学
申请日： 2013-07-22 - 公布日： 2013-10-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理及模式识别技术领域，公开了一种文本分类方法、装置及处理器。该方法中，首先根据分类器获取情感测试样本和情绪测试样本分别属于各个情感类别和各个情绪类别的初始概率，继而选取情感测试样本和情绪测试样本作为共同样本，并获取所述共同样本的联合概率，将所述联合概率和初始概率进行加权求和，并根据求和的结果获取待分类文本所属的情感类别，和/或情绪类别。这个过程中，将待分类文本的情感和情绪进行联合，以实现对文本的情感分类，和/或情绪分类。由于同一文本的情感和情绪之间有着密切的联系，在将待分类文本的情感和情绪联合，以对待分类文本进行分类时，能有效提高文本分类的精度。
文本分类方法装置处理器

[发明专利]基于MINI-PAM采集参数的柑橘黄龙病诊断方法-CN201410217227.1在审
发明人：邓小玲;朱有业;林亮生;梅慧兰 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2014-05-21 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：MINI-PAM采集参数的柑橘黄龙病诊断方法，步骤为：S1、MINI-PAM采集柑橘叶的各类荧光参数，并且传送到计算机中；S2、计算机对MINI-PAM采集到的原始数据进行奇异样本的剔除和初步处理；S3、建立概率神经网络子分类器，对柑橘的各种病症类型数据进行分类训练，得到柑橘的病症分类模型；S4、将MINI-PAM所采集到的各类样本荧光参数数据输入到病症分类模型，通过到病症分类模型进行分类；S5、根据病症分类模型的分类输出结果执行概率算法，得到相应各种病症类型的判断概率，然后根据概率结果来确定柑橘是否患有黄龙病。
基于 mini pam 采集参数柑橘黄龙诊断方法

[发明专利]自然语言分类方法、装置、设备及存储介质-CN201811463797.3在审
发明人：张贺;齐乔松 -专利权人：北京羽扇智信息科技有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种自然语言分类方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：获取自然语言语句对应的特征值；将所述特征值分别输入至至少两个二分类模型中，得到各二分类模型输出的概率；在各二分类模型输出的概率中，选取满足预设要求的目标概率，并将目标概率来自的二分类模型的类别本发明实施例的二分类模型之间不存在耦合，使得维护部分二分类模型时，不影响其他二分类模型的预测结果，减少维护难度和成本，加快迭代效率，避免出现回归错误。
二分类自然语言自然语言语句存储介质目标概率预测结果预设要求输出耦合分类概率迭代维护回归

[发明专利]一种基于LDA的大数据新闻分类方法、系统及装置-CN201710967319.5在审
发明人：贾义动;孔祥明;吴元琪 -专利权人：广东广业开元科技有限公司
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LDA的大数据新闻分类方法、系统及装置，方法包括对获得的新闻文档进行预处理，得到语料库；对得到的语料库进行LDA建模，得到主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵；根据主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵，结合分类算法进行分类，得到新闻文档所属的类别。本发明通过隐含狄利克雷法并在该算法上基于参数优化的改进，再结合分类算法，高效的实现了新闻文档的分类，克服了采用特征提取方法带来的分类性能受损问题，避免了使用特征滤取方法存在的未考虑词与词之间语义联系的问题，减少了人工对新闻分类的时间消耗，使信息更快速高效地传播。本发明可广泛应用于新闻分类中。
一种基于 lda 数据新闻分类方法系统装置

[发明专利]基于贝叶斯分类算法的信息检索方法-CN201110005077.4有效
发明人：刘琳;李国栋;问梁军;李国粹 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2011-01-11 - 公布日： 2011-06-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了信息处理技术领域中的一种基于贝叶斯分类算法的信息检索方法。包括从关系数据库中选取数据表，建立信息检索模型；从所述信息检索模型中导出样本集，并将样本集划分为训练数据集和测试数据集；从信息检索模型中选择相关字段作为样本集的分类属性，确定所述分类属性的类别，并根据分类属性计算类别的先验概率；计算样本的后验概率；根据贝叶斯公式计算样本的类别概率；根据样本的类别概率对样本进行分类，并生成数据分类集；用户在数据分类集中做信息检索操作。本发明将贝叶斯分类算法应用于实际的信息检索，有效地提高了信息检索的精确度。
基于贝叶斯分类算法信息检索方法

[发明专利]基于概率主题词的两级组合文本分类方法-CN200610011747.2有效
发明人：宗成山;李寿山 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2006-04-19 - 公布日： 2007-10-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理及模式识别领域，公开基于概率主题词的两级组合文本分类方法，一级分类：基于朴素贝叶斯分类方法，利用概率主题词特征和拒绝条件判断对测试文本分类；二级分类：再基于传统特征提取方法提取出特征词对被第一级拒绝分类的测试文本进行分类本发明分级组合方法对文本进行分类，融和不同分类器的特点能够非常快的在一级分类中对很多文本进行正确分类，大大提高文本分类系统效率，为文本分类系统实用化提供很好的处理方式；考虑文本特点提出概率主题词，在适当的拒绝条件下，概率主题词以很高的正确率完成大量文本分类任务。实验证明本发明两级组合与传统单一分类相比，能够大大减少时间消耗并能提高系统分类正确率。
基于概率主题词两级组合文本分类方法

[发明专利]信息处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备-CN202111031124.2在审
发明人：李磊;林衍凯;任抒怀;李鹏;周杰;孙栩 -专利权人：北京大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，涉及互联网技术领域；通过获取目标样本；采用预设分类模型对目标样本进行分类处理，得到目标样本对应的第一类别概率分布；根据第一类别概率分布计算目标样本的困难系数，并基于困难系数对目标样本进行筛选，得到筛选后目标样本；采用训练后深度分类模型对筛选后目标样本进行分类处理，得到筛选后目标样本对应的第二类别概率分布；计算第二类别概率分布与第一类别概率分布之间的差异，并基于差异对预设分类模型进行收敛，得到训练后分类模型，该训练后分类模型用于对待处理信息进行分类。
信息处理方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质-CN202211163048.5在审
发明人：侯毅;安玮;陈慧玲;盛卫东;马超;林再平;曾瑶源;李振;李骏;周石琳;黄源;乔木 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质，利用人体动作的时间序列数据构建训练集；用训练集训练神经网络；将训练集输入训练好的神经网络中，得到训练集所有数据的所有时刻的分类概率，利用分类概率计算概率退出阈值；将时刻t的可观测数据输入训练好的神经网络中，得到时刻t的分类概率Pt，取Pt的最大值，若该最大值大于概率退出阈值，则停止继续输入可观测数据，将时刻t的分类结果作为所述时刻t的可观测数据的最终分类结果。本发明能够自适应于不断增加的新数据，提取出更具有区分性的特征，以提高时间数据早期分类的准确性；本发明能够自适应于样本内容以及难度，提取出更加特定于类的特征，以提高早期分类的准确性。
时间序列早期分类方法终端设备存储介质

[发明专利]基于相关向量机的多类数据分类方法-CN201110199365.8无效
发明人：杜兰;马田香;刘宏伟;李志鹏;徐丹蕾 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-07-16 - 公布日： 2011-11-23 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于相关向量机的多类数据分类方法，主要解决现有多类数据分类方法不能整体求解分类面参数或需要近似计算的问题。其实现过程是：划分多类数据集，并进行归一化预处理；确定核函数类型和核参数；设置基本参数；计算分类面参数；计算对数下界并求其变化值，把迭代数加1；若对数下界变化值收敛或迭代数达到迭代次数，则完成分类面参数更新，否则继续更新；根据更新完成后的分类面参数，得预测概率矩阵，矩阵每行最大值对应的列数组成测试数据集的分类类别，预测概率小于虚警概率与检测概率对应曲线中设定的虚警概率值的样本被据判。本发明具有用较少的关联向量，得到与SVM相比拟的分类及拒判性能的优点，可用于目标识别中。
基于相关向量数据分类方法

[发明专利]一种结合导向滤波和最大概率的高光谱图像分类方法-CN201711044035.5在审
发明人：廖建尚;曹成涛;李彩红 -专利权人：广东交通职业技术学院
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合导向滤波和最大概率的高光谱图像分类方法，通过对高光谱图像进行归一化和PCA降维处理后进行导向滤波，然后对导向滤波后的引导图像进行概率计算并得出分类结果。本发明利用空间信息提取纹理信息提高分类精度，结合导向滤波和最大概率优化后分类性能有较大提升。
一种结合导向滤波最大概率光谱图像分类方法

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