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[发明专利]基于模糊数据挖掘的中文网页自动分类方法-CN201010118500.7有效
发明人：孙雁飞;姚蓓丽;张顺颐;王攀 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2010-03-05 - 公布日： 2010-08-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于模糊数据挖掘的中文网页自动分类方法，该方法由分类词语描述库构建部分、新网页预处理部分、模糊分类匹配器部分以及分类结果模糊评判部分组成。通过应用模糊综合评判的方法，将构建分类词语描述库时所生产的训练集特征词向量模糊矩阵和新网页预处理部分所生产的网页特征词模糊向量进行模糊分类运算，再通过分类结果模糊评判，从而得到该中文网页的模糊分类。该方法能有效提高分类效率，解决分类模糊性问题，具有良好的可扩展性，操作简单方便，易于推广。
基于模糊数据挖掘中文网页自动分类方法

[发明专利]一种基于自适应集成随机模糊分类的异常检测方法-CN202110833332.8在审
发明人：刘发贵;蒋俊 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应集成随机模糊分类的异常检测方法。所述方法包括以下步骤：采用平衡下采样方法，对数据块进行多次随机下采样，生成多个随机采样子集；采用基于规则的自组织模糊逻辑分类方法，通过对随机采样子集进行学习，建立起模糊逻辑规则以形成多个随机模糊分类组件，并采样加权投票机制进行输出；采用动态加权算法与随机模糊分类组件结合，根据随机模糊分类组件的分类性能赋予权重，并实现组件权重的迭代更新；通过事先设定的阈值，来动态的实现随机模糊分类组件的增减，最终形成自适应的集成随机模糊分类模型；集成随机模糊分类模型采用加权投票机制将最终的预测结果进行输出。
一种基于自适应集成随机模糊分类异常检测方法

[发明专利]基于NSGA-Ⅱ优化改进的模糊分类模型构造方法-CN201310117731.X无效
发明人：邢宗义;朱跃;季海燕;俞秀莲;夏军;陈岳剑;任金保 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2013-04-03 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NSGA-Ⅱ优化改进的模糊分类模型构造方法，减少特征变量、模糊规则及其前件的冗余，提高模糊分类模型的解释性。首先通过C4.5算法构造初始决策树，实现对特征变量和模糊集合数的选择；然后利用三角隶属函数将决策树转化为初始模糊分类模型；最后基于NSGA-Ⅱ优化模糊分类模型，同时通过对模糊规则及其前件的选择来删除模糊规则中的冗余，从而提高了模糊分类模型的精确性和解释性。
基于 nsga 优化改进模糊分类模型构造方法

[发明专利]一种分类模糊性分析方法及装置-CN201910852791.3有效
发明人：刘睿;靳丁南;罗欢;权圣 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种分类模糊性分析方法及装置，该方法包括：将知识库中的N条语料输入分类模型，得到所述N条语料中每条语料对应的L个分类的概率；分别根据所述每条语料对应的L个分类的概率，确定所述每条语料对应的M个分类；分别将所述每条语料对应的M个分类中每两个分类组成分类数据对；分别确定每个所述分类数据对的第一模糊相关系数；根据全部所述分类数据对的第一模糊相关系数，计算K个分类中每个分类的模糊性指标。通过本发明提供的分类模糊性分析方法，不仅可以提高知识库分类的模糊性分析的客观性，使得所得到的分析结果的可靠性更强，还可提高知识库分类的模糊性分析的效率。
一种分类模糊分析方法装置

[发明专利]一种基于花朵授粉算法优化模糊K近邻的分类方法及装置-CN201710742480.2在审
发明人：马超;于成龙;韩丽屏;关键 -专利权人：深圳信息职业技术学院
申请日： 2017-08-25 - 公布日： 2017-12-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，提供了一种基于花朵授粉算法优化模糊K近邻的分类方法及装置，方法包括对收集的数据进行归一化；利用花朵授粉算法优化模糊K近邻的近邻个数k和模糊强度系数m，得到优化后的近邻个数k和优化后的模糊强度系数m；基于优化后的近邻个数k和优化后的模糊强度系数m，构建模糊K近邻的分类模型；根据构建的所述分类模型进行数据分类。通过本发明的技术方案，将花朵授粉算法融入模糊K近邻以找到近邻个数k和模糊强度系数m的最优值，构建出分类精度更高且泛化能力更强的分类模型，提高了分类精度，从而解决了现有技术中难以确定模糊K近邻的近邻个数k和模糊强度系数m，导致分类精度较低的问题。
一种基于花朵授粉算法优化模糊近邻分类方法装置

[发明专利]一种基于模糊神经网络的数据分类方法、系统、装置及存储介质-CN202211393953.X在审
发明人：郝文宁;张可;余晓晗;靳大尉;程恺;陈刚;綦秀利;于坤 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的数据分类方法、系统、装置及存储介质，属于数据分类技术领域，包括：获取待分类数据；对待分类数据进行预处理得到特征向量；将特征向量输入到训练好的模糊神经网络中，得到分类结果；所述模糊神经网络使用神经网络的多层架构，模糊神经网络中的节点表示隶属度函数和模糊规则的连接词，能够直接转化成一组可解释的模糊规则库，所述模糊神经网络中还针对待分类数据设计了模糊规则的提取和约简算法，从而实现模糊规则的展示和分析，能够在提供可解释的模糊规则的情况下达到很高的准确率；模糊神经网络使用神经网络的多层架构，其中的节点表示隶属度函数和模糊规则的连接词，提升模糊规则的提取速度。
一种基于模糊神经网络数据分类方法系统装置存储介质

[发明专利]一种融合进化算法和模糊推理的焊接缺陷实时检测方法-CN202211433127.3有效
发明人：李波;姚志豪 -专利权人：苏芯物联技术（南京）有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/048 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合进化算法和模糊推理的焊接缺陷实时检测方法，通过进化算法迭代模糊推理规则，不断寻优，分别获取不同分类阈值下最优的模糊推理规则解，在此基础上迭代分类阈值，获取最高准确率对应的分类阈值，进而逆推获得模糊推理系统可以实现模糊推理规则及分类阈值的双寻优，实际检测时，根据不同焊接缺陷选取特征即可寻找到最优的模糊推理系统及最佳分类阈值；将时序数据输入模糊推理系统，将输出的异常可信度与对应分类阈值比较，即可实现缺陷判断；与现有技术相比，本发明通过模糊推理规则的解和分类阈值两个超参数进行迭代，可以实现模糊推理规则寻优的效果。
一种融合进化算法模糊推理焊接缺陷实时检测方法

[发明专利]基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法-CN201911341202.1有效
发明人：张梦娇;叶庆卫 -专利权人：宁波大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法，其通过提取多幅图像中的所有LBP特征构建一个训练样本，并给定训练样本对应的样本分类标签矩阵；利用模糊推理对弱分类器进行寻优以获取最佳模糊型弱分类器；通过计算最佳模糊型弱分类器的权重，加权到最佳模糊型弱分类器构成强分类器；当构成的强分类器中的每个分类标记与样本分类标签矩阵中的每个分类标签对应相同时，确定构成的强分类器为最佳强分类器，反之通过计算寻找下一个最佳模糊型弱分类器时的权值向量，再迭代寻优；优点是其在面对复杂的数据集的情况下仍具有很好的分类效果，在有噪声干扰的条件下具有更好的抗噪能力。
基于模糊分类 adaboost 方法

[发明专利]一种应用于噪声人脸图像的自适应模糊分类方法及系统-CN202211586524.4在审
发明人：杜一君;路红;毕云蕊;乔贵方;刘祥玲;赵岚 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于噪声人脸图像的自适应模糊分类方法及系统，包括如下步骤：给定一组带有标签的含有噪声的人脸图像样本特征向量集；构建应用于噪声人脸图像的自适应模糊分类模型；对应用于噪声人脸图像的自适应模糊分类模型进行参数自适应学习；将应用于噪声人脸图像的自适应模糊二分类方法采用“一对一”策略扩展成多分类方法。本发明充分考虑了含有噪声的人脸图像样本特征对人脸识别率的不良影响，构建应用于噪声人脸图像的自适应模糊分类模型，采用有监督模糊聚类算法、差分进化算法和双支持向量机算法对构建的自适应模糊分类系统进行模糊规则前件和后件参数的自适应学习，提高自适应模糊分类方法对噪声人脸图像识别的准确性和鲁棒性。
一种应用于噪声图像自适应模糊分类方法系统

[发明专利]一种分类模糊性分析方法及装置-CN201910851839.9有效
发明人：刘睿;靳丁南;罗欢;权圣 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种分类模糊性分析方法及装置，该方法包括：从知识库筛选待标注的N条语料；N为大于1的整数；分别接收针对所述N条语料中每条语料的M个分类标注；M为大于1的整数；分别将所述每条语料的M个分类标注中每两个分类标注组成分类标注对；分别确定每个所述分类标注对的第一模糊相关系数；根据全部所述分类标注对的第一模糊相关系数，计算K个分类中的每个分类的模糊性指标；所述K个分类根据全部所述分类标注确定，K为正整数。通过本发明提供的分类模糊性分析方法，可以提高知识库分类的模糊性分析的客观性，使得所得到的分析结果的可靠性更强。
一种分类模糊分析方法装置

[发明专利]一种基于演化模糊规则的手部震颤信号及音频信号分类方法-CN201610266562.X有效
发明人：王玲;孙华 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2016-04-26 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于演化模糊规则的手部震颤信号及音频信号分类方法，能够提高演化模糊分类器的解释性。所述方法包括：依据采集的所述生理数据获取表征帕金森病特征样本点及正常人特征样本点，所述生理数据表示为时间序列信息；基于挖掘的演化模糊规则构建演化模糊分类器，并依据获取的所述表征帕金森病特征样本点和正常人特征样本点训练所述演化模糊分类器，并确定所述演化模糊分类器的分类阈值；依据已构建的演化模糊分类器获取新测试者的生理数据中属于帕金森病特征样本点的数目。
一种基于演化模糊规则震颤信号音频分类方法

[发明专利]基于遥感影像和模糊识别的耕地分类的方法及其系统-CN202310491359.2有效
发明人：赵娜 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于遥感影像和模糊识别的耕地分类的方法及其系统，包括通过无人机获取高分辨率的遥感影像数据，并进行去除噪声和辐射校正预处理；确定研究区域，并进行地物分类和土地利用分析，获取相关的地理信息；使用图像分割方法提取出耕地区域的颜色、纹理和形状特征；将耕地分类问题转化为模糊决策问题，建立模糊分类模型；根据数据库现有的耕地和非耕地样本数据对模糊分类模型进行训练和优化，使其能够准确地分类耕地；使用精度评价指标对分类结果进行评估和验证。该方法可以综合考虑像素之间的空间关系，利用模糊逻辑理论将分类问题转化为模糊决策问题，建立模糊分类模型，通过对已知样本数据的训练和优化，实现对耕地的准确分类。该方法不仅可以提高分类精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于农业生产管理中。
基于遥感影像模糊识别耕地分类方法及其系统

[发明专利]一种基于深度学习的超高清视频模糊质量评估方法-CN202211575397.8在审
发明人：何刚;王勇;徐莉;黄林轶;韦胜钰 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））;西安电子科技大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的超高清视频模糊质量评估方法，包括以下步骤；步骤1，建立超高清图像模糊失真数据集作为网络训练集和验证集；步骤2，构建图像模糊失真评估分类网络；步骤3，训练图像模糊失真评估分类网络；步骤4，测试超高清视频模糊失真分类；步骤5，评估图像模糊失真评估分类网络。本发明制作了大规模图像模糊失真数据集和超高清视频模糊失真数据集，专门用于模糊失真类型的超高清视频和图像的质量评估，同时设计了图像模糊失真评估分类网络，保证了超高清视频质量评估的实时性和准确性，解决了质量评估在超高清视频上速度慢
一种基于深度学习超高视频模糊质量评估方法

[发明专利]一种基于动态增量集成模糊的数据流分类方法-CN202010482187.9在审
发明人：刘发贵;蒋俊 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态增量集成模糊的数据流分类方法，用以解决现有方法对具有快速、动态变化和概念漂移的数据流分类时性能不稳定以及分类精度低的问题。所述方法包括：通过将可理解的自组织非参数模糊逻辑通过离线学习模块，建立自组织模糊逻辑分类器，并构造出集成模糊分类模型，通过加权投票的机制实现整体分类模型的输出；采用动态加权算法的思想，迭代更新分类器的权重，从而动态的实现分类器的增减；通过对当前数据块进行随机采样，生成采样子集，并结合自组织模糊分类器的在线学习模块进行在线更新分类器，从而以增量的形式更新整个集成模型，形成泛化性好，分类精度高的动态增量集成模糊分类框架
一种基于动态增量集成模糊数据流分类方法

[发明专利]一种基于深度学习与概率影像组学的病灶分类系统-CN201910956128.8有效
发明人：杨健程;方荣耀;葛亮 -专利权人：点内(上海)生物科技有限公司
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习与概率影像组学的病灶分类系统，属于医学图像分类技术领域。针对现有病灶分类系统存在的分类模糊性所带来的歧义问题、分类精度不够高的问题，本发明以深度卷积神经网络为主干，提出非局部形状分析模块提取医学图像上病灶的特征云，去除病灶周边像素对分类判断的干扰，得到病灶的本质表征；同时为了捕捉标签的模糊性，提出模糊先验网络来模拟不同专家标注的模糊性分布，显示建模了专家标注的歧义性，使模型训练的分类结果具有更好的鲁棒性，将模糊先验样本与病灶表征相结合，构建了一种新的病灶分类系统，具有可控性和概率性，相比传统的卷积神经网络，更好地解决了分类模糊性的问题，可获得更高的分类精度。
病灶模糊性分类系统分类卷积神经网络先验医学图像标注模糊分类技术分类结果模块提取模型训练歧义问题形状分析周边像素传统的非局部概率性可控性鲁棒性歧义性影像组构建建模去除样本标签捕捉概率网络学习

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