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[发明专利]联邦学习中特征相关性分析方法、装置及可读存储介质-CN201910719769.1在审
发明人：谭明超;范涛;马国强;郑会钿;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习中特征相关性分析方法、装置及可读存储介质，该方法包括：在接收到纵向场景的计算指令时，在第二方，从第二方第二样本的各列第二特征向量和一列标签向量中确定各列目标第二特征向量及一列目标标签向量，从第一方第一样本的各列第一加密特征向量中确定各列目标第一加密特征向量，确定每列目标第二特征向量中每一目标第二特征向量和一列目标标签向量中每一目标标签向量，与每列目标第一加密特征向量中对应的每一目标第一加密特征向量的目标内积发送至第一方；在第一方根据各组目标内积确定第一方样本中每列特征，分别与第二方样本中每列特征和一列标签的相关性系数。本发明实现了联邦学习纵向场景中的特征相关性分析。
向量加密特征特征向量样本目标标签可读存储介质内积场景标签向量计算指令分析学习标签发送

[发明专利]数据匹配方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910664541.7在审
发明人：姜琳;孟庆丰;李敏;袁晓晓;吴林强;许琮浩 -专利权人：杭州城市大数据运营有限公司;湖州市大数据运营有限公司;杭州中云数据科技有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种数据匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取数据表；对各数据列进行码表码值匹配；对各数据列中进行正则识别；确定各数据列的列类型；提取各列的列特征向量，所述列特征向量包括列数据的统计特征、列名和/或列注释信息的描述特征以及列基本属性特征；对各列的列特征向量进行识别，确定各列的列标签；基于标签对各列数据进行匹配。本发明实施例提供的数据匹配方法，在利用码表码值和正则识别进行预处理后，利用预设的列特征向量提取各列的列特征向量，相比于现有的方法，本发明提取出的列特征向量以更小的数据量笼络了数据在多个维度上的特征，在保证准确率的同时
特征向量数据匹配数据列计算机设备存储介质列数据码表匹配标签计算机技术领域预处理特征向量提取描述特征属性特征统计特征注释信息计算量数据量准确率维度预设保证

[发明专利]一种识别文章刷单的方法及装置-CN202010345786.6在审
发明人：王新乐;孟亚洲 -专利权人：北京学之途网络科技有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种识别文章刷单的方法及装置，其中，该识别文章刷单的方法包括：获取样本目标对象发表文章后的文章监测数据；针对每一样本目标对象，按照预先设置的特征向量列，依据该样本目标对象对应的文章监测数据，计算所述特征向量列中每一特征向量对应的特征向量值，得到特征向量值列；以样本目标对象对应的特征向量值列作为模型的输入，以该样本目标对象所属的刷单概率值作为模型的输出，对模型进行训练，得到刷单概率模型；依据待识别目标对象发表文章后的文章监测数据以及所述特征向量列，得到待识别特征向量值列；将所述待识别特征向量值列输入所述刷单概率模型，得到所述待识别目标对象所属的刷单概率值，可提高对文章刷单的识别效率。
一种识别文章方法装置

[发明专利]指标评估方法及装置-CN201610944177.6有效
发明人：程捷;刘旭东;项定义 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-11-02 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种指标评估方法及装置，该方法包括：获取测试程序的指令流并分割成长度相等的N个指令片段；确定该N个指令片段对应的特征矩阵A、均值列向量B和权重向量W；根据该特征矩阵A、该列向量B、该权重向量W和多个优化目标确定该测试程序的目标优化模型，并求解该目标优化模型的优化列向量；确定该优化列向量对应的指令片段的编号向量和系数向量；将该编号向量对应的指令片段分别在模拟装置中进行模拟，得到该编号向量对应的指令片段的特征指标向量；确定该特征指标向量和该系数向量的内积为评估该测试程序的特征指标。
指标评估方法装置

[发明专利]一种数据识别方法、装置和存储介质-CN202010664475.6有效
发明人：李可;张盼 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据识别方法、装置和存储介质，其中，方法包括：获取第一表格；根据预设的特征获取策略，确定第一表格的第一列特征向量集合；第一表格包括至少一列；第一列特征向量集合包括至少一列中各列的特征向量；特征向量包括相应列的字符特征；运用预设的识别模型，识别第一列特征向量集合，得到第一分析结果向量；识别模型包括至少一个分类器模型；至少一个分类器模型中每个分类器模型分别用于识别相应类表格；第一分析结果向量包括至少一列中各列对应相应分类器模型的分析结果；根据第一分析结果向量确定第一表格与至少一类表格中各类表格的相似度，根据确定的相似度确定识别结果；识别结果表征第一表格所对应的表格类别。
一种数据识别方法装置存储介质

[发明专利]数据类型识别方法及装置、数据入库方法及装置-CN201811096054.7有效
发明人：王海波;李晓宇 -专利权人：智器云南京信息科技有限公司
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据类型识别方法及装置、数据入库方法及装置，其中，在该数据类型识别方法，包括：S1获取待识别的列数据，列数据中包括列头和数据内容；S2提取列数据的特征得到特征向量，特征向量中包括列头特征及数据内容特征；S3将特征向量输入预训练的分类模型中对其进行分类，完成对列数据的识别。其根据列数据的列头和数据内容得到特征向量，输入预训练的分类模型中对其进行分类，得到其所属语义属性，完成对结构化数据类型的识别，简单方便，且效率高，无需人工的介入，大大节约了人力物力。
数据类型识别方法装置数据入库

[发明专利]一种线性模拟电路故障诊断方法-CN201410436919.5有效
发明人：杨成林;田书林;刘震;龙兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2014-08-29 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G01R31/316 文献下载
摘要：本发明公开了一种线性模拟电路故障诊断方法，首先对模拟电路进行仿真，得到各故障源元件对应的故障特征列向量，当故障特征列向量在误差范围内相同，则将对应的故障源元件划分为一个模糊组，每个模糊组中选择一个代表故障源元件，然后分别对每个代表故障源元件进行Q次仿真，得到Q个故障特征列向量，将每个代表故障源元件作为一个类别，根据对应故障特征列向量得到分类模型数据，当模拟电路发生故障时，根据正常运行的输出电压相量向量和故障输出电压相量向量得到故障列向量，根据分类模型数据和对应的分类方法对故障列向量进行归类，得到故障诊断结果。
一种线性模拟电路故障诊断方法

[发明专利]表格数据含义推断方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210203425.7有效
发明人：张发恩;唐犁 -专利权人：创新奇智（浙江）科技有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请提供一种表格数据含义推断方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，表格数据含义推断方法包括：从目标表格数据中选取目标列，对选取的目标列进行相关性筛选，以找到若干个相关列；基于预选编码器对目标列和若干个相关列进行编码，以得到目标列的特征向量和相关列的特征向量；基于自注意层对目标列的特征向量和相关列的特征向量计算得到目标输出向量；输出目标类的若干个预属类别的分数；基于归一化处理结果确定概率最大的预属类别；将概率最大的预属类别确定为目标列的含义分类结本申请能够基于注意力机制，针对离散数据和连续数据的编码和多个相关列对目标列的含义进行共同推理，进而能够提高对目标列的含义的推断准确性。
表格数据含义推断方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用于具有拐角点特征的产品分拣的机器视觉识别方法-CN201210038518.5有效
发明人：郭帅;李健;叶丰;施玮;王志勇 -专利权人：上海大学
申请日： 2012-02-21 - 公布日： 2012-08-01 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于具有拐角点特征的产品分拣的机器视觉识别方法，包括步骤：对已知产品的图像轮廓进行Freeman链码编码，用Freeman链码对拐角点检测，计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量，再对拐角点特征三维列向量排序，将向量序列作为已知产品向量序列；对待分拣对象的图像轮廓进行Freeman链码编码，用Freeman链码对拐角点检测，计算所有拐角点的拐角点特征三维列向量，再对拐角点特征三维列向量排序，将向量序列作为待分拣对象的向量序列；最后对已知产品的向量序列和待分拣对象的向量序列进行判断，完成机器视觉的识别。该方法用链码来简化表示已知产品和待分拣对象的形状，后续计算量小，所提取的向量序列具有缩放、旋转不变性，能够实现正确识别，算法简单。
一种用于具有拐角特征产品分拣机器视觉识别方法

[发明专利]基于背景噪声特征空间的磁光图像增强方法-CN201610532328.7有效
发明人：程玉华;夏永照;白利兵;黄逸云;殷春;田露露;王超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-07-06 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于背景噪声特征空间的磁光图像增强算法，将待测件N幅无激励信号下的磁光灰度图像按照列优先转化为灰度列向量，合并得到背景噪声灰度矩阵，求得背景噪声灰度矩阵的K‑L变换矩阵作为背景噪声特征空间矩阵，然后将有激励信号下的磁光灰度图像按照列优先转化为灰度列向量，采用K‑L变换计算该灰度列向量在背景噪声特征空间的投影向量，然后再对投影向量采用K‑L反变换得到列向量，将该列向量还原成图像得到背景噪声灰度图像
基于背景噪声特征空间图像增强算法

[发明专利]一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置-CN202210167701.9在审
发明人：王敏;周涛;翟佑春;董小彬 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多特征的电力调度文本实体识别方法及装置，方法包括：对非结构化的电力调度文本进行降噪清洗处理，进行字粒度实体标注和词性特征标注，得到字级别的语料库，语料库中有三列序列，分别是字、实体标签、词性；将得到的语料库中第一列进行字粒度的预训练得到字的向量表示，第二列和第三列按独热向量表示方法得到词性特征向量表示；在字向量和词性特征向量的基础上加入由第一列序列得到的左邻字熵值，进行多特征融合；将特征融合后所得向量输入双层神经网络模型后得到输出
一种融合特征电力调度文本实体识别方法装置

[发明专利]从同现矩阵生成特征嵌入-CN201780005009.3有效
发明人：诺姆·M·沙泽尔;科林·赫恩·埃文斯;克里斯多佛·罗伯特·沃特森;瑞安·P·多尔蒂 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2017-02-03 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：方法包括：获得同现矩阵的一组子矩阵，其中，所述同现矩阵的每一行与来自第一特征词表的特征相对应，并且所述同现矩阵的每一列与来自第二特征词表的特征相对应；选择子矩阵，其中，所述子矩阵与所述同现矩阵的特定行块和列块相关联；分别将相应d维初始行和初始列嵌入向量指派给来自所述特定行块的每一行和特定列块的每一列；以及通过使用所述同现矩阵迭代地调整所述初始行嵌入向量和所述初始列嵌入向量来确定最终行嵌入向量和最终列嵌入向量。
同现矩阵生成特征嵌入

[发明专利]一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法-CN202110152193.2有效
发明人：乔少杰;韩楠;宋学江;高瑞玮;肖月强;张小辉;赵兰;李鑫钰;冉先进;甘戈;孙科;范勇强;黄萍;魏军林;温敏;程维杰;叶青;余华;向导;彭京;周凯;元昌安;黄发良;覃晓;李斌勇;张永清 -专利权人：成都信息工程大学;成都探码科技有限公司;四川省金科成地理信息技术有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。
一种基于机器学习数据表连接顺序选择方法

[发明专利]利用KNN的自然语言处理-CN201810775578.2在审
发明人： A·奥凯里博 -专利权人： GSI科技公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：存储器阵列被划分为：存储多个特征向量的相似性区段，用于确定特征向量的出现概率的SoftMax区段，存储多个经修改的特征向量的值区段，以及标记区段。处理器激活阵列以在由标记区段指示的每个列中执行以下并行运算：在向量问题与存储在指示的列中的特征向量之间的相似性区段中的相似性运算；SoftMax区段中的SoftMax运算，其用于针对指示的特征向量确定相关联的SoftMax概率值；值区段中的乘法运算，其用于使相关联的SoftMax值乘以存储在指示的列中的经修改的特征向量；以及值区段中的向量和，其用于累加乘法运算的输出的关注向量。
特征向量存储向量自然语言处理存储器阵列标记区段乘法运算处理器运算关联并行运算累加概率激活输出

[发明专利]多重识别模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811601941.5在审
发明人：吴壮伟 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法通过获取源数据，对源数据进行预处理和向量组合，得到原始特征矩阵并将其中所选中的列向量进行统计运算以得到新增列向量，删除新增列向量中与原始特征矩阵中各列向量的皮尔逊相关系数低的列向量，得到简化后特征矩阵；将简化后特征矩阵增加一列结果向量得到原始数据集；在原始数据集中按行提取预设行数的行向量作为训练集，并将原始数据集中未被提取的行向量作为测试集；以及通过训练集对包括多个子模型的待训练模型进行训练，得到用于反欺诈识别的识别模型
列向量训练集矩阵计算机设备存储介质多重识别模型构建特征矩阵原始数据原始特征行向量预处理原始数据集结果向量统计运算训练模型预设行数测试集和向量获取源行提取源数据准确率删除欺诈

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