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[发明专利]检测偏离分布样本的方法和系统-CN201910656146.4有效
发明人：刘世霞;袁隽;陈长建;张慧;戴琼海;娄昕 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于检测偏离分布样本的方法、系统、计算机可读存储介质。其中方法包括：利用多个训练样本的原始特征，训练出多个神经网络分类器；从多个神经网络分类器中获得多个训练样本的高层语义特征；利用多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征，使用多种训练模型，训练出多个分类器，其中训练出的多个分类器用于检测偏离分布样本；将多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征作为输入，获得训练出的多个分类器对多个训练样本的多个综合分类结果；利用获得的训练出的多个分类器的分类结果，确定多个分类器的每个分类器的权重，从而得到多个加权分类器。
检测偏离分布样本方法系统

[发明专利]一种基于模型自训练的地基云图像云检测方法-CN202011637512.0在审
发明人：叶亮;闵华松;林云汉 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型自训练的地基云图像云检测方法，具体公开了通过获取地基云样本图像，确定已标注超像素样本和未标注超像素样本，根据已标注超像素样本，确定训练样本集，根据所述训练样本集，对预设的分类器模型进行训练，得到分类模型，循环选取部分所述未标注超像素样本更新至所述训练样本集，并对所述分类模型重复迭代训练，在检测到所述未标注超像素样本全部更新至所述训练样本集，确定训练后的分类模型为目标分类模型。
一种基于模型训练地基云图检测方法

[发明专利]图像分类方法、系统及计算机可读存储介质-CN201910419415.5在审
发明人：傅慧源;马华东;潘辉;郑宇超;王英瑾 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类方法、系统及计算机可读存储介质，涉及太阳射电检测技术领域，包括对已分类的多个原始太阳射电频谱图进行样本均衡处理，获得每个类别参与训练机会均等的多个样本；以所述多个样本为输入，利用卷积神经网络对所述多个样本进行训练，得到太阳射电频谱图分类模型；基于所述太阳射电频谱图分类模型，对未经分类的太阳射电频谱图进行分类，得到分类结果。本发明通过上述样本均衡处理使得各个样本参与训练机会均等，从而使得因为样本失衡的影响导致分类结果的不准确率大大的降低，提升了分类结果的准确性。
射电频谱样本分类结果计算机可读存储介质太阳分类模型图像分类样本均衡分类检测技术领域卷积神经网络原始太阳准确率失衡

[发明专利]分类器应用方法及装置-CN202010505890.7有效
发明人：童楚婕;彭勃;栾英英;严洁;徐晓健;李福洋 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种分类器应用方法及装置，其中方法包括：接收待识别图像；输入所述待识别图像至分类器获得分类器的分类结果；其中，所述分类器由真实训练样本集和经噪声发生器输出的伪造训练样本集训练后获得，所述噪声发生器随机地向真实训练样本中添加噪声获得含有图像破坏的伪造训练样本；输出所述分类结果。由于采用真实训练样本集之外的其它训练样本训练分类器，所以训练后获得的分类器可以识别真实训练样本集之外的图像，从而提高分类器的鲁棒性。
分类应用方法装置

[发明专利]构建不均衡样本分类模型的方法和装置-CN201710704684.7有效
发明人：刘朋飞;赵一鸿;李爱华;葛胜利 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-08-16 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种构建不均衡样本分类模型的方法。所述方法包括接收原始样本总体数据、构建分类模型和输出所述分类模型。其中，构建分类模型包括对于所述原始样本总体中属于少数类的每一个第一样本个体计算其在所述少数类中的k个距离最近的第一样本个体，其中，k为大于等于2的正整数，所述原始样本总体中的所有样本个体所属的分类为已知；然后对于所述每一个第一样本个体，根据所述k个距离最近的第一样本个体确定至少一个第二样本个体；接着将所述原始样本总体与所有的所述第二样本个体混合形成混合样本总体；最后基于所述混合样本总体构建分类模型。本公开还提供了一种构建不均衡样本分类模型的装置、系统以及可读存储介质。
构建均衡样本分类模型方法装置

[发明专利]一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置-CN202211595140.9在审
发明人：袁巍;高翠莹;刘明月;黄高准;李珩 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提出了一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置，所述方法包括利用原始恶意软件家族中各样本的特征向量训练一个分类模型，并确定原始恶意软件家族中的代表样本，然后利用代表样本与新出现的恶意软件样本构建新的训练样本，利用训练样本更新所述分类模型得到新的恶意软件家族分类模型。本发明利用代表样本保留了原始恶意软件家族的分类知识，然后再吸纳新恶意软件家族的知识，既减小了恶意软件家族的样本数量，减少了计算开销，又使新的恶意软件家族分类模型不遗忘原始家族的分类知识，能适应恶意软件家族不断增多的情况，并且恶意样本分类准确性高。
一种恶意软件家族分类模型生成方法装置

[发明专利]分类模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202211666634.1在审
发明人：林明宝;陈锰钊;李珂;任博;纪荣嵘 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种分类模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取样本混合图像；通过候选分类模型对样本混合图像进行特征提取，得到至少两个样本图像分别对应的区域特征表示；基于至少两个样本图像分别对应的区域分类预测结果和至少两个样本图像分别对应的参考分类标签之间的差异，生成区域样本损失；基于区域样本损失对候选分类模型进行训练，得到目标分类模型。通过各样本图像的参考分类标签对样本混合图像各个区域的预测结果进行局部监督，从而提升了获取得到的损失的细粒度，提高了训练好的目标分类模型的准确度。
分类模型训练方法装置设备介质程序产品

[发明专利]风险样本检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010413977.1有效
发明人：林建滨 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种风险样本检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过先基于目标样本数据集，分别训练目标分类模型以及参考分类模型，目标分类模型属于深度学习模型，参考分类模型属于除深度学习模型以外的机器学习模型，然后通过比较目标分类模型以及参考分类模型在目标样本数据集上的分类指标值，识别目标样本数据集中的风险样本。
风险样本检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种分类语料确定方法和设备-CN201210056669.3有效
发明人：贺翔;亓超;毛少林;翟俊杰 -专利权人：深圳市世纪光速信息技术有限公司
申请日： 2012-03-06 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种分类语料确定方法和设备，该方法包括：从数据库中获取预设数量的输入样本，组成输入样本集；其中，所述输入样本包含词条的词条名、分类信息以及相关词条信息；根据预设的种子词从所述输入样本集中获取特征样本，组成特征样本集；根据所述特征样本集确定分类特征词；根据所述分类特征词以及待选文本确定分类语料及其类别。在本发明中，提高了分类语料获取的效率和准确率。
一种分类语料确定方法设备

[发明专利]训练方法、分类方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202110821915.9在审
发明人：张沁怡;马彩虹 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种训练方法、分类方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：异常音频分类模型包括特征提取模块、时序特征学习模块和多分类模块，该方法包括：利用特征提取模块处理训练样本集中的每个样本音频，得到与每个样本音频对应的深度特征数据；利用时序特征学习模块处理与每个样本音频对应的深度特征数据，得到与每个样本音频对应的时序特征序列；利用多分类模块处理与每个样本音频对应的时序特征序列，得到与每个样本音频对应的多分类结果；根据与每个样本音频对应的多分类结果和多分类标签，对特征提取模块、时序特征学习模块和多分类模块进行联合训练，得到异常音频分类模型。
训练方法分类装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种图像的多标签分类的方法、装置及相关产品-CN202210980809.X在审
发明人：纪承;蔡振宇;王龙滔 -专利权人：北京搜狐新动力信息技术有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像的多标签分类的方法、装置及相关产品，可应用于人工智能领域。该方法包括：首先获取待分类图像，然后将待分类图像输入至预设的多标签分类模型，得到图像的多标签分类结果。预设的多标签分类模型的训练样本集为训练标签个数少于实际标签总个数的样本组成的第一样本集。即采用样本标签中的部分标签作为训练样本。因此，使用部分标签进行模型训练，可以减少不准确标签参与训练的概率，提高训练样本中样本标签的准确性。如此，利用上述训练样本集训练多标签分类模型，可以减少因标签标注偏差导致模型出现过度拟合问题，提升图像多标签分类的分类准确度。
一种图像标签分类方法装置相关产品

[发明专利]基于图聚类标签传播的集成多分类器融合分类方法和系统-CN201310502891.6有效
发明人：毛启容;胡素黎;王丽;詹永照 -专利权人：江苏大学
申请日： 2013-10-23 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：一种基于图聚类标签传播的集成多分类器融合分类方法，包括：使用训练样本训练基本分类器，对训练样本和测试样本进行多次聚类，得到多种聚类划分状态；根据聚类划分状态进行标签传播，得到测试样本的聚类类别标签；所有聚类划分状态和基本分类器上述步骤处理，得到测试样本的聚类类别信息集合；将聚类类别信息和基本分类器的分类信息共同构成集成分类器的决策矩阵，并根据聚类类别信息和基本分类器的分类信息的分类准确率设置分类融合目标方程的参数以控制其在融合中的限制范围，根据分类融合目标方程将待分类样本的聚类类别信息和基本分类器的预测标签信息使用BGCM法进行融合分类，得到最终的类别标签。本发明在样本存在差异时，分类准确率高。
基于图聚类标签传播集成分类融合方法系统

[发明专利]客户分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210975893.6在审
发明人：李钰;梁颖;刘腾;焦勇博 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种客户分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据不同客户的第一多模态数据样本，确定目标分类模型，其中，第一多模态数据样本包括基础属性数据样本、行为埋点数据样本和交互数据样本中的至少一种数据样本类型，进而获取待分类客户的多模态数据，从而根据待分类客户的多模态数据和目标分类模型，确定待分类客户的类型。采用本方法能够提高客户分类的准确性。
客户分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息分类方法、装置和计算机设备-CN202310442389.4在审
发明人：招永锐 -专利权人：兴业银行股份有限公司;兴业数字金融服务（上海）股份有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述信息分类方法包括：获取多个待分类信息对应的样本特征；样本特征由目标端根据预先设置的至少一种分类词汇从待分类信息中提取得到；根据样本特征，计算待分类信息的分类特征；根据分类特征和预先设置的信息类型，确定待分类信息对应的信息类型；将待分类信息的样本特征、分类特征与对应的信息类型进行对应存储，通过该种设置，使得终端能够直接进行样本特征的提取，服务器从终端处获取的是待分类信息的样本特征，而非待分类信息的完整内容，避免了完整待分类信息的提取和传递
信息分类方法装置计算机设备

[发明专利]分类模型的训练方法、预测方法及装置-CN201910512732.1有效
发明人：张雅淋;李龙飞 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了分类模型的训练方法、预测方法及装置，训练方法包括：利用训练样本集来训练出第一数目个第一分类子模型；使用第一数目个第一分类子模型来分别对测试样本集中的每个测试样本进行预测，以得到每个测试样本在各个第一分类子模型下的分类预测值；基于每个测试样本在各个第一分类子模型下的分类预测值，从第一数目个第一分类子模型中确定出组成样本分类模型的第二分类子模型以及对应的预测加权因子。利用该方法，通过基于分类子模型的预测效果来确定样本分类模型的分类子模型组成以及对应的预测加权因子，可以使得分类子模型被分配合适的预测加权因子来提升样本分类模型的整体预测效果。
分类模型训练方法预测装置