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[发明专利]模型的训练方法、数据处理方法、装置、电子设备及介质-CN202210315455.7在审
发明人：尉德利 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本数据生成方法、模型的训练方法、数据处理方法、装置及、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、图像处理技术领域，可应用于人脸识别等场景。具体实现方案为：确定样本数据的有效样本数据，得到有效样本数据，其中，有效样本数据的长度是有效样本长度；对有效样本数据进行剪枝，得到剪枝样本数据；对剪枝样本数据进行填充，得到中间样本数据；对中间样本数据中的填充数据进行掩码，得到目标样本数据；利用目标样本数据序列训练深度学习模型，得到数据处理模型，其中，目标样本数据序列包括多个目标样本数据。
模型训练方法数据处理装置电子设备介质

[发明专利]一种数据融合方法及装置-CN201910214601.5在审
发明人：仇辉;李海波;秦宇皓 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种数据融合方法及装置，其中，该方法包括：获取多个样本数据，并基于选定时刻与多个样本数据中每个样本数据关联的时刻，确定多个样本数据中每个样本数据的权重；从多个样本数据中选择样本数据，构成有效样本数据集合；基于有效样本数据集合中每个样本数据和每个样本数据的权重，确定多个样本数据在选定时刻的融合数据。采用上述方式，可以基于样本数据的时效性为每个样本数据分配权重，并且也可以通过排除异常数据来得到有效样本数据集合，从而基于有效样本数据集合中每个样本数据和每个样本数据的权重确定出的融合数据可以较为准确地反映出真实情况，提升数据融合的准确性。
一种数据融合方法装置

[发明专利]图像数据集有效性评估方法、装置、设备及存储介质-CN202210543347.5在审
发明人：孟令中;薛云志;高卉;戴非凡;龚优迪 -专利权人：中科南京软件技术研究院
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像数据集有效性评估方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。其中方法包括：获取图像数据集；采用图像数据集中的样本数据训练自编码模型，得到训练后的编码模型；按照样本数据的标签对图像数据集进行分类，得到至少一类样本数据；采用训练后的编码模型处理目标类样本数据中每个样本数据，得到目标类样本数据中每个样本数据的特征向量；基于目标类样本数据中所有样本数据的特征向量，获取目标类样本数据中的无效样本数据；统计至少一类样本数据中的无效样本数据，得到图像数据集的有效性度量值。本发明提供了无效样本数据的筛选方式和图像数据集有效性的评估方式，实现了准确评估图像数据集有效性。
图像数据有效性评估方法装置设备存储介质

[发明专利]交互数据有效性识别方法和装置-CN201910934721.2在审
发明人：王玉昕;郑祺星 -专利权人：北京金山安全软件有限公司
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提出一种交互数据有效性识别方法和装置，其中，方法包括：获取第一有效交互样本数据和无效交互样本数据；根据预设的填补策略补充无效交互样本数据中缺少的交互特征获取第二有效交互样本数据；提取第一有效交互样本数据和第二有效交互样本数据中每个样本数据的n个交互特征；根据所有样本数据对应的n个交互特征生成交互识别模型，以便于根据交互识别模型的识别结果确定交互数据的有效性。由此，基于有效和无效的交互样本训练交互识别模型，实现了对交互数据的有效性的精确识别，提高了人工智能技术的智能化程度，解决了现有技术中，对场景中的所有语音信息响应导致智能化程度不高的技术问题。
样本数据交互识别交互数据交互特征智能化人工智能技术方法和装置有效性识别结果确定样本训练语音信息预设场景填补补充响应

[发明专利]一种基于分类模型的数据分类方法及系统-CN201110009286.6无效
发明人：黄林;黄学柱;杨宏彬;朱香友;刘安舒;夏洪涛;孙曙;张俊;张华 -专利权人：安徽海汇金融投资集团有限公司
申请日： 2011-01-17 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分类模型的数据分类方法及系统。该方法包括：接收待分析的目标样本数据，其携带标识各属性的值；提取目标样本数据有效属性的值，有效属性是根据预设的分类函数所确定的；将有效属性的值代入分类函数，获得目标样本数据分类值；根据分类值，判定目标样本数据所属的数据类别；其中，分类函数的构建方式为：根据第一原始样本集中的有标记样本数据的类别标识，为第一原始样本集中的无标记样本数据设置类别标识；将有标记样本数据和设置有类别标识的无标记样本数据作为第二原始样本集；根据第二原始样本集通过本发明提供的方案，可有效提高对待分析的目标样本数据分类的准确性。
一种基于分类模型数据方法系统

[发明专利]基于车辆轨迹数据的信号交叉口排队长度估算方法-CN201910892421.2有效
发明人：蔡晓禹;卢凯明;高志刚;唐小勇 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开一种基于车辆轨迹数据的信号交叉口排队长度估算方法，首先采集每辆通过信号交叉口的样本车辆的轨迹数据，建立原始数据库；然后从原始数据库中筛选样本数据，生成样本数据文件；接着从样本数据文件中提取有效样本，构建有效样本集；并通过有效样本集确定信号交叉口各个进口道对应的停车线代表点；最后根据进口道对应的停车线代表点和有效样本估算排队长度。通过多种途径采集经过信号交叉口的车辆的轨迹数据，并从采集的轨迹数据中提取有效的样本数据，减少数据处理量的同时，通过有效的样本数据可以有效地估算信号交叉口的车辆排队长度，体现交叉口在不同时段的交通运行状态的差异性
基于车辆轨迹数据信号交叉口排队长度估算方法

[发明专利]模型解释方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211379098.7在审
发明人：白一哲 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本实施例公开了一种模型解释方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：对XGBoost模型进行树模型元结构解析，得出XGBoost模型的树结构；将多个样本数据中的每个样本数据输入所述XGBoost模型，得出所述每个样本数据的模型评测指标，并根据所述树结构获取所述每个样本数据对应的有效叶子节点以及所述树结构中所述有效叶子节点对应的有效路径；根据所述每个样本数据的模型评测指标、以及所述有效路径，在所述多个样本数据中确定出与所述XGBoost模型的决策规则相关的目标样本数据；根据所述目标样本数据对应的有效路径，确定所述XGBoost模型的决策规则，所述决策规则用于解释所述XGBoost模型。
模型解释方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法和装置-CN201810609541.2有效
发明人：王潇 -专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法，方法包括：根据待处理数据中各样本所包括的有效特征个数确定预定特征数量，待处理数据为包括多个样本的稀疏数据，预定特征数量为待处理数据对应的二维矩阵中任一个样本所包括有效特征的最大数量；根据待处理数据中的有效特征构建二维矩阵；其中，目标有效特征处于二维矩阵中目标样本所在行或列中，目标有效特征携带有用于标识目标有效特征在待处理数据中所在特征维度的维度标识，目标样本为待处理数据中的任一个样本，目标有效特征为目标样本所包括的任一个有效特征。本申请的技术方案可以有效剔除稀疏数据中的空值而大大减少了该待处理数据对应二维矩阵的行数或列数，降低了存储成本。
一种数据处理方法装置

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210266021.2在审
发明人：潘柯宇;李壮;葛德金;卢振;曹婷婷;杨建忠 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本公开提供了数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理领域。具体实现方案为：获取多组第一样本数据，其中，第一样本数据包括正样本数据和负样本数据，正样本数据包括正样本文本，以及用于标识正样本为有效文本的第一标识信息，负样本数据包括负样本文本，以及用于标识负样本文本为无效文本的第二标识信息，分别将多组第一样本数据中正样本数据的正样本文本和负样本数据中的负样本文本进行拼接，得到多组拼接文本，基于多组拼接文本以及用于标识多组拼接文本是否有效的拼接标识信息，分别得到多组第二样本数据，基于多组第一样本数据和多组第二样本数据，得到目标样本数据。
数据处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种数据样本集合中异常点的检测方法和装置-CN201811069817.9在审
发明人：肖迪 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据样本集合中异常点的检测方法和装置，通过对数据样本集合中的各数据样本进行量化的计算，得到各数据样本的目标异常值，可以根据各数据样本的目标异常值，确定各数据样本是否为该数据样本集合中的异常点其中，根据各数据样本与其他数据样本之间的空间距离和/或在针对数据样本集合的目标聚类分析结果中该数据样本所在的目标类簇，确定各数据样本的目标异常值。这样，有效的解决了仅仅依靠技术人员的主观判断检测出的异常点不够准确的问题，通过量化的数据样本集合中各数据样本的目标异常值，可以准确的确定出该数据样本集合中的异常点，从而可以使对该数据样本集合的后续数据分析结果更加可靠和有效
数据样本集合异常点方法和装置检测量化后续数据空间距离目标聚类主观判断类簇

[发明专利]数据样本聚类方法及装置-CN202210288692.9在审
发明人：郭方红 -专利权人：郭方红
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种数据样本聚类方法及装置，选取多套数据样本，对应每套数据样本训练一套样本评估模型；将每套样本评估模型逐一测试各套数据样本，对应每套样本评估模型均相应获得一组测试指标数据；基于测试指标数据，计算数据样本与数据样本之间的距离；基于数据样本与数据样本之间的距离，训练新簇聚类。本发明能够有效实现数据样本与数据样本之间的聚类。
数据样本方法装置

[发明专利]一种不均衡样本分类方法和装置-CN202010698044.1在审
发明人：包先雨;蔡伊娜;阮周曦;郭云;吴绍精;卢体康;陈枝楠 -专利权人：深圳市检验检疫科学研究院;深圳海关信息中心;深圳海关动植物检验检疫技术中心;全国海关信息中心（全国海关电子通关中心）
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种不均衡样本分类方法及装置，其中一种不均衡样本分类方法包括：获取不均衡样本数据，所述不均衡样本数据包括样本数据和特征数据；利用所述样本数据和所述特征数据计算出样本贡献率；根据所述样本贡献率筛选出预设样本贡献阈值内的样本数据，确定为目标样本数据；将所述目标样本数据输入至样本分类模型中利用优化分类算法计算得到样本分类结果。通过利用特征取值贡献率和特征贡献程度两个变量，来剔除分类贡献度低的特征和样本，有效降低不均衡样本数据的处理，在此基础上利用机器学习算法，采用有效的特征或样本来实现高效的分类，在保证分类质量的前提下，同时提高了分类的效率
一种均衡样本分类方法装置

[发明专利]吊车工作循环分析方法、装置、终端设备和可读存储介质-CN202011392063.8有效
发明人：艾震鹏;刘乐星;胡卓君 -专利权人：树根互联技术有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例公开了吊车工作循环分析方法、装置、终端设备和可读存储介质，该方法包括获取吊车的工况数据样本集；根据工况数据样本集中的各个工况数据样本中的循环初步判定参数确定所述工况数据样本集对应的全部工作循环以及每个工作循环对应的工况数据样本子集，循环初步判定参数包括主卷手柄上升压力、主卷手柄下降压力和主钩实际载荷值；根据各个工况数据样本子集中的各个工况数据样本中的循环有效判定参数确定对应的循环是否有效；对所述吊车的有效工作循环的次数求和，以确定工况数据样本集对应时间内的有效工作循环次数本发明的技术方案可以避免工作人员现场统计吊车的工作循环，不仅可以避免安全事故，而且可以有效降低人工出错率。
吊车工作循环分析方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]模型优化方法和装置、电子设备及存储介质-CN202010605252.2在审
发明人：赵雪鹏;聂磊;黄锋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取训练数据集和待优化模型的误判数据集；基于当前的待优化模型对训练数据集进行样本挖掘得到第一有效样本数据；将第一有效样本数据和误判数据作为训练样本，对待优化模型进行迭代训练；采用测试数据集测试基于训练样本迭代训练后的待优化模型的第一性能；重复执行模型优化操作直到迭代训练后的待优化模型的第一性能满足第一预设条件，模型优化操作包括：基于当前的待优化模型对训练数据集进行样本挖掘得到第二有效样本数据，将第二有效样本数据和误判数据作为新的训练样本
模型优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种快速Top-N排序方法-CN202210157203.6在审
发明人：朱鹏;郑星剑;方伟 -专利权人：浙江芯昇电子技术有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F7/08 文献下载
摘要：本发明提供一种Top‑N排序方法，该方法包含以下步骤：数据预处理，所述数据预处理步骤用于确定直方图中区域的个数和区域的范围；直方图计算，所述直方图计算步骤用于确定每个直方图区域中的样本数；通过所述直方图计算步骤中的计算结果，确定Top‑N的有效样本区域；提取有效样本；以及对有效样本进行Top‑N排序。该方法通过先提取有效样本，再对有效样本进行排序找到Top‑N数据的方法，基本上去除了冗余的排序的计算，从而极大地提高了Top‑N排序方法的效率，尤其是对于样本数量较大但是有效数据N较小的情况，该方法将极大地减少了参与排序的样本数据
一种快速 top 排序方法

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