“样本生成”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1064419个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种线性调频脉冲信号相位误差曲线生成方法-CN201710598560.5有效
发明人：段云鹏;王平;何靖;王百涛;朱智明 -专利权人：北京遥感设备研究所
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种线性调频脉冲信号相位误差曲线生成方法，本发明方法首先构建相位误差曲线生成系统，所构建的系统包括：数据样本生成模块、相位信息提取模块和相位误差曲线生成模块，通过数据样本生成模块对线性调频脉冲信号进行采样并生成3个数据样本，相位信息提取模块对这3个数据样本进行离散希尔伯特变换，提取出相位信息，相位误差曲线生成模块利用相位信息生成线性调频脉冲信号的相位误差曲线。
一种线性调频脉冲信号相位误差曲线生成方法

[发明专利]数据样本生成方法、对象评估方法、模型训练方法和装置-CN202111446519.9在审
发明人：邓继禹 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据样本生成方法、对象评估方法、模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据及深度学习技术领域。数据样本生成方法的具体实现方案为：获取初始数据集；根据特征重要度，对初始数据集的数据样本的特征进行筛选，生成中间数据集；根据线性相关系数和/或非线性相关系数，对所述中间数据集的数据样本的特征进行筛选，生成目标数据集
数据样本生成方法对象评估模型训练装置

[发明专利]用于控制自适应噪声消除的学习周期的系统和方法-CN201580073370.0有效
发明人：本杰明·布里扎德;迈克尔·扬奎斯特;邓加财;克里蒂卡·斯里达 -专利权人：分子装置有限公司
申请日： 2015-11-05 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： H04B1/10 文献下载
摘要：测试探针配置为耦接到对象，模数转换器将来自测试探针的信号转换为样本。噪声副本生成器生成样本中的噪声的估算，噪声去除模块从每个样本中去除其中的噪声的估算。当对象受到刺激时，将样本仅提供给噪声去除模块。当对象未受到刺激时，将样本提供给噪声副本生成器和噪声去除模块。
用于控制自适应噪声消除学习周期系统方法

[发明专利]超分辨率生成与条件对抗网络遥感影像样本生成方法-CN202110923714.X有效
发明人：陈德跃;彭玲;李玮超 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种超分辨率生成与条件对抗网络遥感影像样本生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、准备高、中分辨率影像数据，对目标区域数据进行样本标注，高、中分辨率影像数据匹配后，训练超分辨率优化模型；步骤2、基于步骤1中的高、中分辨率影像数据，基于条件对抗网络进行逆向学习，生成遥感影像样本，并对生成的遥感影像样本进行质量检测，筛选出最终结果。相比于传统样本生成结构的存在的高质量不足、标注信息少和生成样本质量不稳定等问题，通过超分辨率生成结构，有效地解决了高分辨率数据不足的问题，智能生成并筛选样本，实现由计算机给定样本，自动生成高分辨率图像的方法
分辨率生成条件对抗网络遥感影像样本方法

[发明专利]一种图像对抗样本生成方法-CN202010390030.3有效
发明人：王曙燕;金航;孙家泽;王小银 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实例涉及一种图像对抗样本生成方法，属于机器学习和AI安全领域。包括：训练生成对抗网络模型，该模型包括两个生成器(样本生成器G1,扰动生成器G2)，其中G1的输入为高维随机噪声，输出为图像样本，采用卷积网络搭建，在第一次被调用时被训练，用于扩充原始数据集；G2的输入为图像样本，输出为该图像数据针对某一攻击目标的扰动；对抗样本由图像和其对应的扰动相加得到。本发明创新的运用了双生成器的生成对抗网络，提高了利用生成对抗网络构造对抗样本的效率，使生成对抗样本的数量不再受限制，增大了对抗样本之间的差异性。
一种图像对抗样本生成方法

[发明专利]一种基于支持向量机的情感分类方法-CN201610871431.4在审
发明人：王欣;钟吉英;贾建民;赵亮;谭斌;于成业;郝妙;赵海臣 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的情感分类方法，包括情感分类系统，所述情感分类系统包括依次通信连接的爬虫模块CPM、特征词及训练样本生成模块TGM、SVM分类模块和可视化模块VM，所述特征词及训练样本生成模块TGM包括特征词提取模块和训练样本选取模块；采用情感分类系统的情感分类方法如下A、爬虫模块CPM数据采集站点数据；B、特征词及训练样本生成模块TGM对数据库中的特征词和训练样本选取；C、SVM分类模块分类
一种基于支持向量情感分类方法

[发明专利]训练样本生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011185686.8有效
发明人：周进洋;刘洋;刘渊;张科;梁扩战 -专利权人：中电金信软件有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：本申请涉及一种训练样本生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测单据，以及，获取人工标注位置；将所述待检测单据输入至文本位置检测模型，得到所述文本位置检测模型输出的单据文本位置；若所述单据文本位置与所述人工标注位置不匹配，则根据所述待检测单据，生成检测模型训练样本；所述检测模型训练样本用于训练所述文本位置检测模型。采用本方法能够提高训练样本生成效率。
训练样本生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于联合损失函数的图像对抗样本生成方法及系统-CN202210966497.7在审
发明人：薛伟;夏筱彦;万鹏程;王鑫宇 -专利权人：安徽工业大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合损失函数的图像对抗样本生成方法及系统。所述方法包括获取图像样本及随机噪声样本；将图像样本输入生成网络得到对抗样本并构建第一损失函数；将图像样本及对抗样本输入判别网络构建第二损失函数；将对抗样本输入待攻击模型以基于检测框构建第三损失函数；将图像样本输入待攻击模型获得注意力权重，通过图像金字塔获取对抗样本及随机噪声样本在不同尺度下特征张量，基于它们构建第四损失函数；基于前述各损失函数构建联合损失函数对生成网络及判别网络的权重更新；重复上述步骤直至获得最优生成网络，将图像样本输入其中以得到最终对抗样本本发明不用获取待攻击模型结构，具有对抗样本生成周期短、攻击迁移性强的优势。
一种基于联合损失函数图像对抗样本生成方法系统

[发明专利]一种用于目标检测的分类器构建方法及目标检测方法-CN201510126380.8有效
发明人：孙文超;侯林利 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2015-03-23 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于目标检测的分类器构建方法及目标检测方法，其中，分类器构建方法包括：负样本生成步骤，对获取到的场景原图集进行处理，得到不包含目标的背景集，根据所述背景集生成负样本；正样本生成步骤，对获取到的包含目标的正样品原图集进行处理，得到正样本集，所述正样本集包括多个正样本；分类器确定步骤，对于各个正样本，结合负样本和误识别样本，得到对应于各个正样本的子分类器，进而根据各个分类器的集合得到所需要的分类器。
一种用于目标检测分类构建方法

[发明专利]一种样本生成方法和装置、计算机可读存储介质-CN201911129173.2在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;陈兴龙 -专利权人：上海光启智城网络科技有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本生成方法和装置、计算机可读存储介质，包括：获取包括多个数据集合的训练数据，各数据集合包含一检测目标图像与对应的检测目标标识；对训练数据中的目标数据集合执行样本生成操作，样本生成操作包括将目标数据集合以及包含的检测目标标识与目标数据集合的检测目标标识相同的数据集合记录为正集合列表，将包含的检测目标标识与目标数据集合的检测目标标识不同的数据集合记录为负集合列表；将正集合列表中的数据集合与负集合列表中的数据集合进行两两组合，组成目标数据集合对应的负样本本申请通过将正/负集合列表中的数据集合进行两两组合，确保生成数量足够且不重复的负样本，进而保证测试结果的准确性。
一种样本生成方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种可迁移黑盒对抗攻击样本生成方法、系统及电子设备-CN202211518012.4有效
发明人：王中元;方砚;程季康;王骞;邵振峰;邹勤 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种可迁移黑盒对抗攻击样本生成方法、系统及电子设备，通过对当前对抗样本连续使用快速梯度符号方法，超前预测了对抗攻击样本未来可能的生成路径，再通过沿生成路径的邻域进行采样并计算损失函数在采样点和超前预测点的梯度之和，得到了累计的梯度，最后使用动量快速梯度符号方法根据累计的梯度更新对抗攻击样本。具体包括对抗攻击样本生成路径预测，沿生成路径邻域的采样与梯度计算，对抗攻击样本更新等三个主要步骤。本方法能有效提高针对替代白盒模型生成的对抗攻击样本迁移到黑盒攻击的成功率。
一种迁移黑盒对抗攻击样本生成方法系统电子设备

[发明专利]一种增强图片验证码系统安全性的方法-CN202111551223.3在审
发明人：王欣欣;吴斌;谢吉朋;贠周会;应艳丽;贾楠;叶超;黄江林;王旭 -专利权人：江西洪都航空工业集团有限责任公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：一种增强图片验证码系统安全性的方法，首先设计基于生成对抗网络的网络结构用于生成对抗样本，而后引入随机噪声与真实样本训练对抗网络的网络结构，得到网络模型参数，即获得具有迁移性的对抗样本生成模型，再利用对抗样本生成模型生成对抗样本图片，同时将生成的对抗样本图片加入至图像验证码库中，由验证码系统生成验证码并对验证码验证；采用对抗样本扩充验证码系统样本库的方式，充分利用机器学习模型的缺陷，模型训练过程简单，可以达到人类能轻松通过验证，而机器人所采用的机器学习模型会被对抗样本干扰
一种增强图片验证系统安全性方法

[发明专利]眼底血管图像分割对抗样本生成方法、分割网络安全评价方法-CN201910608656.4在审
发明人：张道强;徐梦婷;张涛;李仲年 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了眼底血管图像分割对抗样本生成方法和分割网络安全评价方法，其中对抗样本生成方法包括步骤：1、建立眼底血管图像分割网络；2、采集原始眼底血管图像，对采集图像中的血管进行标记，构建训练样本来训练眼底血管图像分割网络；3、构建生成扰动网络来生成对抗样本图像；4、将生成的对抗样本图像输入到训练好的眼底血管图像分割网络中，得到分割结果，计算目标函数，通过最小化目标函数来更新生成扰动网络的参数，得到优化的生成扰动网络；5、使用优化的生成扰动网络来生成扰动，添加到原始眼底血管图像上，得到对抗样本图像。该方法能够得到与原始图像人眼不可分辨的对抗样本图像，且得到的生成扰动网络能够较好地学习到分割网络的特征。
眼底血管图像扰动网络样本图像对抗分割样本生成构建计算目标函数采集图像分割结果目标函数网络安全原始图像最小化人眼分辨优化血管采集更新学习

[发明专利]一种基于受控文本生成的心理咨询方法、装置及终端设备-CN202210303626.4在审
发明人：徐涛 -专利权人：徐涛
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种基于受控文本生成的心理咨询方法、装置及终端设备，方法包括将样本数据输入情感检测模型、场景主题类型识别模型；将样本数据、文本情感类型、文本场景主题，结合心理知识图谱输入知识检测模型，同时获取与下一句信息最相关的句子，以使知识检测模型输出知识关键词；将上述数据拼接后，生成控制信息，并与样本数据一起训练受控文本生成算法模型；通过训练后的受控文本生成算法模型，输出机器侧的心理咨询问答数据的心理咨询回复将受控文本生成算法模型应用于人机交互的心理咨询场景中，提高心理咨询对话时所生成的内容相关性和流畅性，使其语义连贯且逻辑自洽，达到改进智能咨询对话的效果。
一种基于受控文本生成心理咨询方法装置终端设备

[发明专利]开关柜中局放模式的检测方法及装置-CN202211312217.7在审
发明人：路士杰;庞先海;刘宏亮;董驰;顾朝敏;李天辉 -专利权人：国网河北能源技术服务有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：该方法包括：获取真实样本，真实样本包括开关柜的真实局放信号和与真实局放信号对应的局放模式；将真实样本输入样本生成模型，经样本生成模型的生成器降维处理和反向重构后，生成与真实样本分布接近的局放样本；生成器用于在降维处理和反向重构过程中增强对真实局放信号各维度特征的约束；基于局放样本，训练得到局放预测模型，并将开关柜的实时局放信号输入局放预测模型，得到开关柜的局放模式。
开关柜中局模式检测方法装置