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[发明专利]分布式模型协同训练方法和系统-CN202210272759.X在审
发明人：刘文鑫 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种分布式模型协同训练方法，包括：在用户端使用本地样本数据进行模型的初始训练，其中本地样本数据具有硬标签；在该用户端将初始训练的结果分类，并获取各个类别的类别特征；将各个类别的类别特征传送至服务端；在服务端聚合多个用户端的各个类别的类别特征，并按类别获取每个类别的全局类别特征作为该类别的软标签；从服务端向多个用户端下发该软标签；以及在各个用户端根据软标签和硬标签进一步训练该模型至收敛。
分布式模型协同训练方法系统

[发明专利]一种确定商户类别的方法及装置-CN202010099718.6有效
发明人：郑磊;张达;朱峰言;赵萌;徐婷婷 -专利权人：银联智策顾问（上海）有限公司
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定商户类别的方法及装置，其中，方法包括：获取商户名称库；商户名称库对应多个商户类别，商户名称库中包括已确定商户类别的第一商户名称和未确定商户类别的第二商户名称；按照预设顺序，依次对每个商户类别通过以下方式执行分类逻辑：根据商户类别中的第一商户名称，确定商户类别对应的商户名称特征，确定符合商户类别对应的商户名称特征的第二商户名称属于该商户类别。该技术方案用以自动对商户所属商户类别划分，且保障划分的准确性。
一种确定商户类别方法装置

[发明专利]资金流向数据处理方法及装置-CN202310417180.2有效
发明人：刘震;叶丽文 -专利权人：苏州傲林科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：包括确定待展示的多条交易信息；对多个所述转出类别的总交易金额进行分析，确定除所述特异值以外的总交易金额对应的多个第一转出类别，以及所述特异值对应的第二转出类别；与所述第二转出类别存在交易关系的为第一转入类别，不存在交易关系的为第二转入类别；将所述第一转入类别拆分为第一子转入类别和第二子转入类别；基于所述第一子转入类别、所述第二转入类别以及所述第一转出类别生成第一资金流向分析图；基于所述第二子转入类别以及所述第二转出类别生成第二资金流向分析图
资金流向数据处理方法装置

[发明专利]用以使用多媒体项目的使用者界面的提供方法与系统-CN201110031299.3无效
发明人：卓·班佛;林怡姗;施怡芬;叶士豪;陈叙蓉 -专利权人：宏达国际电子股份有限公司
申请日： 2011-01-28 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： G06F3/048 文献下载
摘要：一种提供用以使用多媒体项目的使用者界面的方法与系统，根据关于电子装置的多媒体项目决定第一阶类别集合，并决定第二阶类别图片与对应第一阶类别集合的第一阶类别图片。其中第一阶类别图片是根据与第一阶类别相关的一个或多个第二阶类别图片所产生。接着，显示包括部分或全部第一阶类别图片的第一画面。因应选择特定第一阶类别图片的使用者输入，显示第二画面进而同时显示第一阶类别图片以及与被选的第一阶类别相关的第二阶类别图片。而因应选择第二阶类别的使用者输入，显示与被选的第二阶类别相关的多媒体项目的信息。
用以使用多媒体项目使用者界面提供方法系统

[发明专利]基于点到局部特征空间距离的分类器模型建立方法-CN201410699884.4在审
发明人：李波;王运庆;张晓龙 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2014-11-26 - 公布日： 2015-03-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：其技术方案是：对于任一未知类别的样本点X_i，采用K近邻方法确定任一未知类别的样本点X_i的K个已知类别为c_j(j＝1,2,...L)的近邻点，再分别组成类别为c_j(j＝1,2,...L)的局部特征空间，计算未知类别的样本点X_i到每一个具有不同类别的局部特征空间的欧氏距离，然后选择到未知类别样本点X_i欧氏距离最小的局部特征空间的类别，作为未知类别样本点X_i的类别。本发明能有效地抑制噪声或奇异点对数据类别预测的干扰，增强了分类器模型的鲁棒性能，提高了未知类别的样本点的类别预测效果。
基于局部特征空间距离分类模型建立方法

[发明专利]基于词类别的神经网络机器翻译方法及系统、训练方法-CN201911064728.X在审
发明人：张孝飞;吕荣波;吕春阳;周聪;朱琳 -专利权人：北京中献电子技术开发有限公司
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及机器翻译技术领域，尤其涉及一种基于词类别的神经网络机器翻译方法、训练方法及翻译系统；所述翻译方法包括以下步骤：识别待译文本中的基本类别词；将基本类别词替换为类别代号，同时保存基本类别词和类别代号之间的对应关系；对替换为类别代号的待译文本进行机器翻译，得到中间翻译结果；将基本类别词进行规范化或翻译为目标语言；将中间翻译结果中的类别代号还原为规范化或翻译后的基本类别词，得到最终翻译结果。本发明所公开的基于词类别的神经网络机器翻译方法、训练方法及翻译系统，通过将待译文本中的相同类别词替换为相同类别代号再进行翻译，降低了待译文本的数据维度，提高了神经网络机器翻译的效率和准确性。
类别词类别代号机器翻译译文翻译结果神经网络翻译替换翻译系统词类机器翻译技术目标语言数据维度规范化还原保存

[发明专利]预测需求的核减方法、装置及终端-CN202111016898.8在审
发明人：武小雨;郑涛;孙辰军;王静;何颖;刘玮;刘兆雄;冯理达;董玉坤;王佳君;及翠婷;郝闪闪;刘宏;周文芳;高旭;张志;杨小龙;申培培;路欣;纪春华;王亚静 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种预测需求的核减方法、装置及终端，该方法包括：获取预测需求和历史协议；针对任一类别，获取该类别对应的第一物料组的物料数量作为该类别的第一物料数量，获取该类别对应的第二物料组的物料数量作为该类别的第二物料数量，并基于该类别的第一物料数量和第二物料数量计算该类别的物料变化率，基于该类别的物料变化率和该类别对应的第一物料组的预测量确定该类别对应的第一物料组的预测核减量，将该类别对应的第一物料组的预测核减量与该类别对应的第二物料组的余量中的较小值作为该类别对应的第一物料组的实际核减量
预测需求核减方法装置终端

[发明专利]图像分类方法、模型的训练方法、设备及存储介质-CN202310497724.0在审
发明人：沈旭;梁树贤;周昌 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：图像分类方法包括：获取待处理图像以及用于对待处理图像进行分析处理的类别集合，类别集合中包括多个参考类别；确定待处理图像的图像特征以及与类别集合相对应的类别集合特征；基于图像特征和类别集合特征，确定与待处理图像相对应的类别上下文特征，类别上下文特征包括：图像特征以及至少部分的类别集合特征；基于图像特征和类别上下文特征进行图像处理，获得与待处理图像相对应的目标类别。本实施例中，基于图像特征和类别上下文特征进行图像处理，可以准确地进行图像分类操作，尤其对于相似图像，同样能够准确地识别图像的目标类别，进一步提高了该方法的实用性。
图像分类方法模型训练设备存储介质

[发明专利]一种基于强化学习的小样本图像处理方法及其相关设备-CN202310321583.7在审
发明人：王晓天;李昊星;马利;尹思媛;彭晓;顾天祺;蒋永瑞;赵良;田博;齐征;李萌萌;张健;谭佳琳;丁雪;杨国辉 -专利权人：北京临近空间飞行器系统工程研究所
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开的基于强化学习的小样本图像处理方法及相关设备，通过将目标样本的基础类别和小样本目标类别进行特征匹配关联，得到特征匹配度得分；根据特征匹配度得分检测目标样本的基础类别中的小样本目标类别，得到小样本目标类别样本；提取小样本目标类别样本的视觉特征和语义特征，在小样本目标类别样本的视觉特征空间施加语义特征，得到小样本目标类别样样本的多模态信息；将小样本目标类别样样本的多模态信息入到小样本强化学习模型中，对小样本目标类别样样本的多模态信息进行总体环境估计得到小样本目标类别样样本，能够在强化学习的新范式下，结合小样本的可见类别到未见类别的知识迁移特征，实现在样本数目稀少的条件下准确预测样本标签的目标。
一种基于强化学习样本图像处理方法及其相关设备

[发明专利]训练图像识别模型的方法、图像识别方法及装置-CN202310893347.2在审
发明人：陈璟洲;刘健 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本说明书实施例基于多层级的标签关系树，通过层级特征交互网络对各类别层级上的特征进行交互，并基于图像样本在各类别层级上的特征表示，得到图像样本属于标签关系树中各类别的概率，以及利用图像样本在目标类别层级上的特征表示，得到图像样本属于目标类别层级上各类别的概率。通过最大化图像样本属于被标注类别标签以及与被标注类别标签具有继承关系的上层级类别和/或下层级类别的概率来训练图像识别模型。这种训练方式有效利用具有不同层级的类别标签的图像样本进行学习，传递类别层级之间的知识，降低对于目标类别层级的图像样本的质量依赖，提高图像识别的鲁棒性。
训练图像识别模型方法装置

[发明专利]分类器训练方法和装置-CN201410328821.8有效
发明人：贲国生;李岩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2014-07-10 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括以下步骤：从原始类别样本集中筛选样本组成训练类别样本集；对所述训练类别样本集中样本进行训练，得到用于预测的参数文件；根据所述参数文件对所述原始类别样本集中样本进行预测得到类别样本预测结果；根据所述类别样本预测结果获取预测结果错误的样本；将预测结果错误的样本添加到所述训练类别样本集中，更新所述训练类别样本集，对所述更新后的训练类别样本集中样本再进行训练得到用于预测的新的参数文件，并根据所述新的参数文件对所述原始类别样本集中样本进行预测得到类别样本预测结果，直到类别样本预测结果满足预设迭代条件为止。分类器预测未知类别数据得到较优的准确性。
分类训练方法装置

[发明专利]一种基于共享模型空间学习的零镜头图像分类方法-CN201610022295.1有效
发明人：丁贵广;郭雨晨;李长青;孙鹏 -专利权人：清华大学;北京恒冠网络数据处理有限公司
申请日： 2016-01-13 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共享模型空间学习的零镜头图像分类方法，包括如下步骤：步骤S1：构建源类别图像特征向量和目标类别图像特征向量；步骤S2：构建源类别属性表示和目标类别属性表示；步骤S3：利用源类别图像特征向量、目标类别图像特征向量、源类别属性表示和目标类别属性表示构造零镜头学习函数；步骤S4：优化求解零镜头学习函数，并得到共享模型空间；步骤S5：利用共享模型空间以及目标类别属性表示，直接产生各个目标类别对应的一级分类模型；步骤S6：利用一级分类模型以及目标类别图像特征向量产生最终的目标类别分类结果。本发明通过共享的模型空间产生相应类别的一级分类模型，直接从图像特征得到分类结果，从而提高了分类模型的准确性。
一种基于共享模型空间学习镜头图像分类方法

[发明专利]模型训练、数据分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910803884.7有效
发明人：黄腾玉 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种模型训练、数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取训练样本的D维样本嵌入向量和样本类别；以D维类别嵌入向量与D维样本嵌入向量作为深度匹配模型的输入，输出训练样本与D维类别嵌入向量的匹配得分；类内max层在每个预设类别所对应的M个匹配得分中确定一个匹配得分，作为训练样本与各预设类别的类别匹配得分；类间softmax层基于训练样本与各预设类别的类别匹配得分，计算训练样本属于每个预设类别的概率；利用训练样本属于每个预设类别的概率与样本类别，对深度分类模型进行训练，直至深度分类模型收敛时，获得深度分类模型。本发明实施例通过使用M个D维类别嵌入向量描述类别，减小分类误差，使分类更加准确。
模型训练数据分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种不良域名识别方法及装置-CN202110540707.1有效
发明人：曾宇;李洪涛;杨学;刘冰 -专利权人：中国互联网络信息中心
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请提供一种不良域名识别方法及装置，从域名关系图谱中获得至少一个连通子图，连通子图中包括已知类别域名和未知类别域名；获得连通子图的特征矩阵和连通子图的邻接矩阵，连通子图的特征矩阵用于指示同一个连通子图中每个未知类别域名相对于已知类别域名的相关程度，连通子图的邻接矩阵用于指示同一个连通子图中域名之间的连接关系；基于连通子图的特征矩阵和连通子图的邻接矩阵，识别连通子图中未知类别域名的类别，未知类别域名的类别用于指示未知类别域名是否为不良域名。其中每个未知类别域名相对于已知类别域名的相关程度能够以已知类别域名标识未知类别域名，使特征矩阵更具可解释性，特征矩阵更可靠，从而提高识别准确度。
一种不良域名识别方法装置

[发明专利]一种钢丝绳芯输送带实时监控方法-CN202211139008.7有效
发明人：薛建军 -专利权人：江苏芸裕金属制品有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01N23/04 文献下载
摘要：包括：根据各初始类别组中的两个类别对应的聚类中心之间的距离以及各初始类别组中的两个初始类别对应的特征方差和特征均值，得到各初始类别组对应的影响权重；根据各初始类别组对应的影响权重，对各初始类别组进行分类，得到各特征类别以及各特征类别中的各初始类别组；根据初始窗口的尺寸、聚类效果评估值以及特征占比，得到目标窗口；根据目标窗口，利用均值漂移聚类对所述当前帧X光图像上的各像素点进行再聚类，得到各目标类别，将各目标类别中的各像素点的目标亮度值记为对应目标类别的聚类中心的亮度值
一种钢丝绳输送带实时监控方法