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[发明专利]确定用户的属性的方法、装置和设备-CN202010484863.6有效
发明人：李嘉晨;郭凯 -专利权人：贝壳找房(北京)科技有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中的方法包括：获取多个用户的应用特征样本，形成样本集合；其中的应用特征样本用于表征用户的终端设备所安装的应用；根据具有预定属性的应用，为样本集合中的至少一应用特征样本设置标签，形成正样本和负样本；根据样本集合中的正样本和负样本，对半监督分类模型进行初始化；根据初始化后的半监督分类模型，对样本集合中的未设置标签的应用特征样本进行用户的属性预测处理；根据预测处理结果，为未设置标签的应用特征样本中的相应应用特征样本设置标签，形成正样本和负样本
确定用户属性方法装置设备

[发明专利]基于文档图像的文本类型识别方法、装置、设备及介质-CN202310342763.3在审
发明人：潘新星;陈运文;纪达麒;李巍豪;高翔;黄登;魏舒;杨彬彬;许诺 -专利权人：达而观信息科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：模型训练方法，包括：根据文本图像样本以及文本检测模块，确定待处理字条样本集合；对待处理字条样本集合中的各待处理字条样本进行预处理，得到待识别字条样本集合；将待识别字条样本集合，输入至预训练分类模型进行字体类型以及文字方向的识别训练
基于文档图像文本类型识别方法装置设备介质

[发明专利]一种基于势函数聚类的优化下采样SVM分类方法及存储介质-CN201910344865.2在审
发明人：闻辉;黄金火;严涛;陈德礼;林元模;李同彬;车艳;徐航 -专利权人：莆田学院
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于势函数聚类的优化下采样SVM分类方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：通过势函数密度聚类从原始训练样本集中筛选出新的样本集合；根据新的样本集合训练得到SVM分类曲面。通过势函数密度聚类从原始训练样本集中筛选出新的样本集合，对原始训练样本控制的不同子区域进行覆盖，已抽选出具有代表性的样本集合来构造SVM的下采样训练集，可以有效逼近原始样本控制结构分布，因此确保了所得SVM克服了随机采样SVM方法中样本采样不足导致的样本空间结构失真问题，可以以相对少数量的训练样本来逼近原始样本空间结构分布；克服了聚类SVM方法中的聚类个数需要手动调整和聚类子空间覆盖范围尺度不一致的问题。
聚类样本集合势函数原始训练样本下采样空间结构存储介质密度聚类原始样本逼近样本筛选范围尺度分类性能控制结构失真问题手动调整随机采样不一致训练集子空间子区域采样抽选覆盖优化决策

[发明专利]一种基于标签传播的人工免疫检测器训练方法-CN202110783814.7在审
发明人：陈文;康明;顾守珂 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标签传播的人工免疫检测器训练方法，利用标签传播过程，将样本标记从少量带标记样本传播给未标记样本，得到扩展后的已标记样本集合；将标签传播过程中产生错误的标签传播视作样本噪声，利用噪声学习理论，对扩展后的已标记样本集合进行评估；将扩展后的已标记样本集合中通过了评估得到的正类样本集S加入免疫检测器训练样本集合，训练产生新的正类免疫检测器。解决了传统免疫检测器训练对完备正类训练样本集的依赖问题，在已标记正类样本数量不足的情况下仍然能有效产生正类免疫检测器；缩短了检测器训练时间，提高了对正类样本的检测准确率。
一种基于标签传播人工免疫检测器训练方法

[发明专利]一种接地刀闸合闸状态的监测方法、监测装置及监测系统-CN202110997058.8在审
发明人：刘泽槐;宁雪峰;程天宇;蔡仲宁 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种接地刀闸合闸状态的监测方法、监测装置及监测系统，方法包括：获取试验接地刀闸合闸到位状态下的合闸到位状态样本集合；确定合闸到位状态样本集合中的最小允许压力值；基于模糊C均值聚类算法计算合闸到位状态样本集合的聚类中心；计算合闸到位状态样本集合中每个样本与聚类中心的相对欧拉距离，并确定合闸到位状态样本集合中的最大欧拉距离；根据最大欧拉距离和最小允许压力值确定待监测接地刀闸的合闸状态。
一种接地合闸状态监测方法装置系统

[发明专利]数据扩充方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310274024.5在审
发明人：梁秋金;王铎;王焕钢;张涛 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：方法包括：针对训练后的各初始对抗网络中的每一初始对抗网络，获取初始对抗网络针对采样样本集合输出的多个生成样本，构建生成样本集合；基于采样样本集合和生成样本集合，对各初始对抗网络进行评估，得到各初始对抗网络的评估结果；根据评估结果，在各初始对抗网络中确定目标对抗网络；基于目标对抗网络和待扩充样本，生成目标样本。采用本方法能够使得生成的用于扩充的目标样本可以排除初始样本的过拟合现象，提高数据扩充的有效性。
数据扩充方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]对话检测模型训练方法及装置-CN202211465242.9在审
发明人：阎覃;孙子钧;张天宇;赵薇;柳景明 -专利权人：北京猿力教育科技有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本说明书提供对话检测模型训练方法及装置，其中所述对话检测模型训练方法包括：对多个历史对话序列进行调整处理，获得历史对话样本，并基于所述历史对话样本对初始对话检测模型进行预训练，获得中间对话检测模型；将所述历史对话样本中包含关键词的对话样本作为正对话样本，并存储至正对话样本集合，以及在所述历史对话样本中筛选负对话样本，并存储至负对话样本集合；在所述负对话样本集合和所述正对话样本集合中提取待处理对话样本，并对所述待处理对话样本进行标注处理，获得标注对话样本；基于所述标注对话样本对所述中间对话检测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标对话检测模型。
对话检测模型训练方法装置

[发明专利]排序模型的训练、排序方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110940466.X有效
发明人：张水发 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本公开关于一种排序模型的训练、排序方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取初始样本集合，初始样本包括初始关键词和初始视频；根据初始关键词的访问量信息以及初始关键词和初始视频的展示次数信息，确定消费特征退化的初始关键词和初始视频，得到退化关键词和退化视频；根据退化关键词的搜索行为，确定退化关键词的相似关键词以及退化视频的相似视频；将相似关键词替换初始样本集合中的退化关键词，并将相似视频替换初始样本集合中的退化视频，得到目标样本集合；根据目标样本集合，对排序模型进行训练，得到训练完成的排序模型。本公开不需要人工标注样本，解决了相关技术中需要人工标注样本导致训练时间长、人力成本高的问题。
排序模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]数据分类模型的训练方法、分类方法、装置、设备和介质-CN202210248165.5在审
发明人：王彦;马骏;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该训练方法包括：将多个数据样本划分为少数类样本集合和多数类样本集合；从多数类样本集合中欠采样得到欠采样集合；基于少数类样本集合和欠采样集合组成的训练集对分类模型执行第一迭代训练，得到满足第一预设条件的分类模型；若该模型不满足第二预设条件则基于该模型对少数类样本集合进行过采样，将得到的样本加入训练集；基于更新后的训练集对该模型执行第二迭代训练，得到满足第二预设条件的数据分类模型。
数据分类模型训练方法装置设备介质

[发明专利]生成样本的方法、装置、电子设备和存储介质-CN201911052574.2在审
发明人：马晓云 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了生成样本的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据样本集中每个服务单样本的特征参数，生成服务单样本的特征向量；根据每个特征向量确定与每个服务单样本对应的相似样本集合；其中，相似样本集合包括多个服务单样本；根据每个服务单样本及其对应的相似样本集合，生成新的服务单样本。该实施方式能够避免训练样本中训练样本分布本不平衡，模型训练结果较差，进而导致模型的识别准确性较低的问题。
生成样本方法装置电子设备存储介质

[发明专利]车辆定位方法、服务器、车辆及系统-CN201810765444.2有效
发明人：张岩;田超;李贤恩;董京林 -专利权人：汉海信息技术（上海）有限公司
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标车辆的原始位置数据以及目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，以所获取的每份位置数据作为一份位置样本，得到包括多份位置样本的位置样本集合；确定位置样本集合中存在异常的位置样本并过滤，得到校准样本集合；根据校准样本集合，确定目标车辆的校准位置数据。
车辆定位方法服务器系统

[发明专利]虚拟场景中的对象处理方法、设备及存储介质-CN201880003364.1有效
发明人：李德元;李源纯;姜润知;黄柳优;王鹏;魏学峰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-01-25 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本发明提供了一种虚拟场景中的对象处理方法、设备及存储介质，包括：在样本虚拟场景中采集第一对象与第二对象的交互过程；根据所采集的场景数据样本和操作数据样本构建训练样本，合并在交互过程的不同采样点构建的训练样本形成训练样本集合；对训练样本集合进行预处理；以经过预处理的训练样本集合包括的场景数据样本为输入，并以预处理的训练样本集合包括的操作数据样本为输出，训练人工神经网络模型。
虚拟场景中的对象处理方法设备存储介质

[发明专利]人群计数模型的训练方法、人群计数方法、装置和服务器-CN201911161609.6有效
发明人：苏驰;李凯;刘弘也 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种人群计数模型的训练方法、人群计数方法、装置和服务器，首先基于预设的第一样本集合对预设的初始模型进行训练，得到中间模型；该第一样本集合包括多个样本对和与每个样本对对应的第一标识，该第一标识用于指示样本对的两张图像中包含的人数多少关系；基于预设的第二样本集合训练中间模型得到人群计数模型。本发明的第一标识仅用于指示样本对的两张图像中包含的人数多少关系，因而第一标识无需人工标注可自动得到，因此第一样本集合包含有大量的样本对，节省了大量的时间和人力成本，且基于大量的样本对训练模型可以提高模型的泛化能力；再通过第二样本集合对模型进行训练，可进一步提高模型的计数精度。
人群计数模型训练方法装置服务器

[发明专利]基于自适应半径中心选取的kmeans日志分类方法-CN202310724017.0在审
发明人：程永龙;王钰;范淑君;王睿 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：该方法包括：对日志样本进行融合，直到目标样本集合中的日志样本数量满足第一预设数量条件，根据各日志样本的余弦距离，构建第一距离矩阵；根据第一距离矩阵获取第一中心点存入至中心集合中，若预设条件触发，则继续对目标样本集合进行融合更新，直到日志样本数量满足第二预设数量条件，根据融合更新后的目标样本集合，构建第二距离矩阵，根据第二距离矩阵，从融合更新后的目标样本集合中继续获取第二中心点，存入至中心集合中，直至中心集合中的中心点为K以进行
基于自适应半径中心选取 kmeans 日志分类方法

[发明专利]语义理解模型的训练方法、语义处理方法、装置及存储介质-CN201911047037.9在审
发明人：袁刚;赵学敏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种语义理解模型训练方法，包括：获取第一训练样本集合，对第一训练样本集合进行去噪处理，以形成相应的第二训练样本集合；通过语义理解模型对第二训练样本集合进行处理，以确定语义理解模型的初始参数；响应于语义理解模型的初始参数，通过语义理解模型对第二训练样本集合进行处理，确定语义理解模型的更新参数；根据语义理解模型的更新参数，通过第二训练样本集合对语义理解模型的语义表示层网络参数和任务相关输出层网络参数进行迭代更新
语义理解模型训练方法处理装置存储介质