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[发明专利]一种数据识别方法、模型适配新数据的方法、装置和设备-CN202310941866.1在审
发明人：王书龙;李常宝;顾平莉;贾贺;袁媛 -专利权人：中国电子科技集团公司第十五研究所
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种数据识别方法、模型适配新数据的方法、装置和设备。所述数据识别方法包括：利用第一模型在新数据集上进行标注，生成结果集；基于所述结果集在评估集上的准确率及召回统计率，确定所述结果集中经过修改或确认的记录，作为标注样本集；若所述标注样本集总量不小于预设的最小阈值，则将所述标注样本集作为训练集；基于所述训练集对所述第一模型进行重训，生成第二模型；基于评估集确定的所述第一模型准确率及所述第二模型准确率，确定上线模型；基于所述上线模型，输出待处理数据的识别结果。
一种数据识别方法模型适配新装置设备

[发明专利]学习模型优化与选择方法、电子装置及计算机设备-CN201811524499.0在审
发明人：任鹏飞;谢宇峰;张雨嘉 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种学习模型优化与选择方法，包括：计算收集的脱敏数据以生成多个质检模型并进行预测而得到质检结果并进行复核；将复核后的质检结果作为验证集并加入训练以计算准确率与召回率；当准确率与召回率达到阈值时，保存多个质检模型并将学习率减去固定值，使多个质检模型在特定参数范围内调整；当准确率大于阈值时，或者当准确率不大于阈值且召回率大于阈值，将学习率减去固定值；及当准确率与召回率皆不大于阈值，将学习率调回初始值本发明提供的学习模型优化与选择方法与电子装置使模型训练人员更加直观的了解模型可能的效果，而参数调优方法使得模型能够比较快速的得到较为准确、稳定的中间模型，从而使得项目能够快速投产。
准确率模型优化质检学习电子装置质检结果阈值时减去复核计算机设备模型训练中间模型验证集脱敏直观保存预测

[发明专利]一种基于经验模态分解的智能模型鲁棒性测试方法-CN202310357028.X在审
发明人：方永强;李子菲;郭敏;张箐碚;桓琦;曾颖明;张海宾 -专利权人：北京计算机技术及应用研究所;西安电子科技大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：主要技术方案包括基于待测试智能模型，构建原始测试数据集；基于经验模态分解扩充原始测试数据集；计算不同分解程度下测试数据集的识别准确率、损失；计算智能模型识别准确率变化指标、识别损失变化指标。本发明的方法使用经验模态分解扩充采集得到原始测试数据集，并通过计算模型识别准确率与损失在不同分解程度下的变化趋势，能够对智能模型鲁棒性进行客观评价。
一种基于经验分解智能模型鲁棒性测试方法

[发明专利]基于信号强度与视频的人员分布模型建立方法及系统-CN201811011752.2有效
发明人：曹建荣;张旭;王亚萌;孙雪梅 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于信号强度与视频的人员分布模型建立方法及系统，从现代化建筑中通过无线局域网和监控视频系统，基于两种新型统计方法获得人员数据，通过对比处理后，获取准确率最高的数据统计并根据环境变化，实施更新模型参数该系统相比于其它现有系统，一方面能够实时获取数据并进行处理后得到高准确率的结果，另一方面系统可以根据实际建筑物内环境变化完成模型自动更新，保证准确率。
基于信号强度视频人员分布模型建立方法系统

[发明专利]一种高准确率高效的文本分类系统-CN202111320149.4在审
发明人：刘兴高;廖屹琳;陈士超;王文海;张志猛;张泽银 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种高准确率高效的文本分类系统，包括数据库及上位机；数据库和上位机依次相连，所述数据包含已有的已经采集到的文本信息，所述的上位机包括数据预处理模块、特征提取模块、分类模块和结果显示模块。本发明具有分类准确率高、速度快的特点。
一种准确率高效文本分类系统

[发明专利]风险评估模型训练方法和风险评估方法-CN201910511929.3在审
发明人：刘行行 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于大数据的风险评估模型训练方法，所述方法包括：获取目标业务的多个样本数据集合；通过每个样本数据集合训练预配置的风险评估模型以得到多个目标风险评估模型，并通过所述验证样本数据集合每个目标风险评估模型基于所述验证样本数据集合输出的风险评估结果；根据每个目标风险评估模型的风险评估结果，计算每个目标风险评估模型对应的风险评估准确率；如果所述每个目标风险模型对应的风险评估准确率大于所述预设阈值，选择风险评估准确率最高的目标风险模型。本发明实施例可以解决传统的数据挖掘和数据建模对风险事件的风险识别精度不高的问题。
风险评估模型风险评估样本数据集合准确率风险评估结果风险模型验证多个目标风险识别风险事件获取目标数据建模数据挖掘传统的大数据预配置预设输出

[发明专利]基于强化学习的文本匹配训练方法及相关设备-CN202010221550.1在审
发明人：周凯捷 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，本申请公开了一种基于强化学习的文本匹配训练方法及相关设备，所述方法包括：获取样本数据，将所述样本数据分成第一样本数据及第二样本数据；对所述第一样本数据及所述第二样本数据进行分词，获得第一隐向量及第二隐向量；将所述第一隐向量及所述第二隐向量分别输入预置的策略网络进行计算，获得第一词向量及第二词向量；将所述第一词向量及所述第二词向量同时输入预置文本匹配模型，获得文本准确率，根据文本准确率调整策略网络参数，并进行下一组样本数据的训练，直至文本准确率大于预置的文本准确率阈值。
基于强化学习文本匹配训练方法相关设备

[发明专利]一种融合VIT和GAN的焊接异常检测方法-CN202310070536.X在审
发明人：姚志豪;李波 -专利权人：苏芯物联技术（南京）有限公司
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合VIT和GAN的焊接异常检测方法，首先采集实际焊接图像数据并划分数据集；搭建包括生成对抗网络Net A和约束网络Net B在内的焊接异常检测模型，基于该模型，构建损失函数并训练模型；接着基于测试集数据对训练好的焊接异常检测模型进行测试；设置分类阈值并不断迭代，基于带有真实标签的输入图像数据，计算不同分类阈值下的焊接异常检测准确率，最终选取异常检测准确率最高时对应的分类阈值；本发明设计的焊接异常识别模型，根据用于测试的数据集不同，在有效识别各种焊接异常缺陷的同时，可以兼顾异常检测的准确率。
一种融合 vit gan 焊接异常检测方法

[发明专利]确定异常设备的方法、装置、存储介质及电子装置-CN202110342518.3有效
发明人：高圣兴;王凯垚;何林强 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种确定异常设备的方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取抓拍设备对目标对象进行抓拍所得到的抓拍数据；确定抓拍数据中包括的满足预定条件的异常数据；基于异常数据从抓拍设备中确定出异常设备通过本发明，解决了相关技术中存在的无法准确确定异常的设备导致数据分析结果准确率低的问题，达到准确确定异常设备，提高数据分析准确率的效果。
确定异常设备方法装置存储介质电子

[发明专利]基于深度学习和混合噪声数据增强的运动想象脑电信号分类方法-CN202110474878.9在审
发明人：王丹;陈佳明;杜金莲;许晴 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开基于深度学习和混合噪声数据增强的运动想象脑电信号分类方法，针对脑电信号信噪比低、样本量较小的问题，将经验模态分解方法与白噪声数据增强方法结合，提出基于经验模态分解的混合噪声数据增强方法，通过提取原始信号的主要信息与白噪声进行混合，提高生成样本质量，从而训练出准确率更高、稳定性更强的分类器；将滤波器组的思想和浅层神经网络相结合，提出轻量、收敛速度快的FB‑Sinc‑ShallowNet方法，提高深度学习方法的分类准确率；应用欧式对齐方法对脑电信号进行预处理，减少不同时间得到的脑电信号之间的差异，降低分类难度，提高分类准确率。本发明能够提高运动想象脑电信号分类模型的预测准确率和稳定性。
基于深度学习混合噪声数据增强运动想象电信号分类方法

[发明专利]基于主成分分析的传感器阵列特征选择和阵列优化方法-CN201810825762.3有效
发明人：孙彤;钱慎一;张旭;石永生 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主成分分析的传感器阵列重要特征选择方法，依次包括以下步骤：A：选择初始特征；B：构成初始特征数据集；C：计算标准化后的初始特征数据集中每一维特征的重要程度；D：对标准化后的初始特征进行排序得到排序列表L；E：按照排序列表L，选择对应的d个待定特征数据集；F：分别评估识别准确率，对应得到d个识别准确率判决结果；G：从步骤F中得到的d个识别准确率判决结果中，找到最高的准确率判决结果，即选定的重要特征。
基于成分分析传感器阵列特征选择优化方法

[发明专利]设备风险识别模型建立的方法及装置-CN201711184571.5在审
发明人：陈凯;宋松海;吴刚;国承斌 -专利权人：深圳市智物联网络有限公司
申请日： 2017-11-23 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请实施例方法包括从物联网云平台上获取第一样本数据，第一样本数据包含于总样本数据，总样本数据为物联网网关上传到物联网云平台；对第一样本数据进行处理，将处理后的第一样本数据划分为训练集数据以及测试集数据；使用训练集数据训练设备风险识别模型，得到目标设备风险识别模型，设备风险识别模型是预先建立的待训练的设备风险识别模型；使用测试集数据测试目标设备风险识别模型，得到目标设备风险识别模型的准确率；判断准确率是否高于预设阈值；若准确率高于预设阈值，则确定目标设备风险识别模型的确认率达标。
设备风险识别模型建立方法装置

[发明专利]一种评价搜索性能的方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110342638.3在审
发明人：刘佳;赵顺 -专利权人：广联达科技股份有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种评价搜索性能的方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取设定时间段内目标用户针对目标搜索条件的衍生行为数据；其中，衍生行为数据是用户基于与搜索条件对应的搜索结果触发的行为数据；按照行为类型对获取到的所有衍生行为数据进行分类统计，并根据分类统计结果计算出针对所述目标搜索条件的搜索准确率；获取与所述目标搜索条件对应的搜索结果总数量，并根据所述搜索结果总数量和所述搜索准确率计算出针对所述目标搜索条件的搜索召回率；根据所述搜索准确率和所述搜索召回率
一种评价搜索性能方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置及电子设备-CN201911338336.8在审
发明人：郭灿 -专利权人：上海优扬新媒信息技术有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，获取测试用例以及预先标注的所述测试用例对应的第一意图识别结果；调用预先获取的意图识别程序对所述测试用例进行意图识别，得到所述测试用例对应的第二意图识别结果；对所述第一意图识别结果以及所述第二意图识别结果进行结果比对，得到第一意图识别准确率；若所述第一意图识别准确率大于预设阈值，确定所述意图识别程序的意图识别准确率测试结果。即通过本发明，可以自动计算意图识别程序的意图识别准确率，进而可以依据该准确率不断优化意图识别服务的性能，使其更快更好的为用户服务。
一种数据处理方法装置电子设备

[发明专利]能谱数据的核素种类的识别方法-CN201811312752.6在审
发明人：仝茵;吕建友;刘丽 -专利权人：中国电子科技集团公司电子科学研究院
申请日： 2018-11-06 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种能谱数据的核素种类的识别方法，包括：对能谱数据预处理，从而得到正太分布的能谱数据；在所述正太分布的能谱数据中提取能谱特征向量特征；将所述特征向量特征作为分类模型的输入向量特征建立决策树分类器进行分类预测；使用AdaBoost算法提升所述分类预测准确率。通过提取能谱特征向量特征，并依据提取的能谱特征向量特征建立决策树分类器进行分类预测，然后使用AdaBoost算法提升所述分类预测准确率。应用AdaBoost算法提升单轮决策树分类结果的误判率，从而大大提高对核素种类的分类准确率。
能谱数据特征向量能谱决策树分类器分类预测准确率预处理分类准确率分类结果分类模型输入向量决策树误判率单轮应用

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