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[发明专利]基于机器学习的冷热数据分离方法、系统、设备及介质-CN202111510280.7在审
发明人：奎晓燕;吴庆捷;陈志刚 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种基于机器学习的冷热数据分离方法、系统、设备及介质，属于数据识别技术领域，具体包括：获取训练集；对训练集进行预处理操作；利用高斯混合模型的最大期望混合聚类方法进行聚类，得到第一分类结果；利用K近邻分类算法进行分类，得到第二分类结果；判断第一分类结果与第二分类结果是否相同；若是，则判定待分类请求的类型与第一分类结果相同；若否，则采用最近邻原则对第一分类结果和第二分类结果进行修正，以及更新热数据集通过本公开的方案，以已知标签的请求作为参考，利用多种机器算法从多个维度对待分类请求进行分类识别，然后根据识别结果进行进一步分析，确定待分类请求的数据类型。
基于机器学习冷热数据分离方法系统设备介质

[发明专利]一种威胁情报文本的分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310671897.X在审
发明人：陆佳丽 -专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种威胁情报文本的分类方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将第一威胁情报文本的标题文本输入至标题分类模型，输出第一威胁情报文本对应的第一分类结果，以及将第一威胁情报文本的正文文本输入至正文分类模型，输出第一威胁情报文本对应的第二分类结果；基于第一分类结果和第二分类结果，确定第一威胁情报文本对应的文本分类结果。可见，本公开实施例能够分别对第一威胁情报文本的标题文本和正文文本进行文本分类，进而基于标题文本对应的第一分类结果和正文文本对应的第二分类结果，确定第一威胁情报文本对应的文本分类结果，从而显著提高了威胁情报文本分类的准确率
一种威胁情报文本分类方法装置设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010963338.2在审
发明人：赵文;张雨豪;张开旭;刘洪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能中的自然语言处理技术领域，提供了一种文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待分类文本；将待分类文本输入已训练的分类速度导向的第一文本分类模型，得到第一文本分类结果；根据第一文本分类结果，确定待分类文本的文本类型，文本类型包括低复杂度文本和高复杂度文本；当文本类型为低复杂度文本时，根据第一文本分类结果得到目标文本分类结果；当文本类型为高复杂度文本时，将待分类文本输入已训练的分类精度导向的第二文本分类模型，得到第二文本分类结果，根据第二文本分类结果得到目标文本分类结果。采用本方法能够达到提升文本分类效率的目的，同时也保证了分类准确度。
文本分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于联合抑制的目标检测分类方法-CN202111013259.6在审
发明人：宋力;程新景 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种基于联合抑制的目标检测分类方法，包括：获取待检测分类数据；基于待检测分类数据运行目标检测分类网络中的特征提取网络，得到特征提取结果；将特征提取结果输入目标检测分类网络中的检测分支网络和分类分支网络，得到目标检测分类中间结果；基于抑制函数对目标检测分类中间结果进行非极大值抑制排序，将抑制函数取极大值的目标检测分类中间结果作为目标检测分类结论；抑制函数的变量包括检测置信度和分类置信度。本发明通过联合检测置信度和分类置信度作为抑制函数，并进一步基于所述抑制函数进行多个中间结果的非极大值抑制，能够更为全面的考虑网络输出精度，避免了传统方法中，目标分类结果准确、目标检测框质量较差的问题。
基于联合抑制目标检测分类方法

[发明专利]多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN201810735861.2在审
发明人：魏秀参;刘威威 -专利权人：南京旷云科技有限公司;徐州旷视数据科技有限公司;北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该多标签图像分类方法包括：提取待处理图像的第一特征图像；对第一特征图像进行第一降维处理与第一分类处理生成第一标签分类预测结果；对第一特征图像进行特征提取，生成第二特征图像；对第二特征图像进行第二降维处理与第二分类处理生成第二标签分类预测结果，所述第二标签分类预测结果用于表示所述每个类别标签的第二分类结果；根据第一标签分类预测结果与第二标签分类预测结果确定待处理图像的目标预测结果，从而提高多标签图像分类的精度。
标签分类特征图像预测结果标签图像分类待处理图像存储介质分类处理降维处理目标预测结果图像处理技术分类结果类别标签特征提取

[发明专利]一种图像分类方法及其相关设备-CN202110745619.5在审
发明人：李傲雪;李震国 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请提供一种图像分类方法及其相关设备，应用于人工智能领域，可准确识别出属于新类别的图像，不会将属于新类别的图像误判为属于基础类别的图像，从而提高图像分类的准确率。本申请的方法包括：获取参考图像的第一特征和待分类图像的第二特征；根据第一特征和第二特征，生成第三特征；根据第一特征生成第一分类结果，第一分类结果用于确定参考图像的类别；根据第三特征生成第二分类结果；根据第一分类结果和第二分类结果，生成第三分类结果，第三分类结果用于确定待分类图像的类别。
一种图像分类方法及其相关设备

[发明专利]信息处理装置和信息处理方法-CN202010402648.7在审
发明人：林慧镔;石自强;刘柳;刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：该信息处理装置包括：基础特征提取单元，被配置成提取声音的基础特征；多尺度特征提取单元，被配置成基于通过所述基础特征提取单元所提取的所述基础特征，提取所述声音的多尺度特征；初级分类单元，被配置成基于通过所述基础特征提取单元所提取的所述基础特征对所述声音进行初级分类，以获得初级分类结果；次级分类单元，被配置成基于所述声音的所述初级分类结果和所述多尺度特征对所述声音进行次级分类，以获得次级分类结果；以及分类结果融合单元，被配置成对所述声音的初级分类结果和次级分类结果进行融合，以获得所述声音的最终分类结果。
信息处理装置方法

[发明专利]一种基于人工智能的集成学习分类方法-CN202211148510.4在审
发明人：王芳荣;王昕宇;常志勇;孔铖;栾祥宇;白东升 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的集成学习分类方法，涉及集成学习分类技术领域，包括以下步骤：对反馈文本进行收集；S2：对待测样本进行文本特征提取，然后得到文本特征向量；通过集成分类器对待测样本进行分类，得到待测样本的分类结果；同时根据设定关键字对文本信息进行提取，然后根据文本信息提取结果进行分析，得到待测样本的分类结果；若两次待测样本的分类结果并不相同，则对该待测样本重新进行检测，若两次待测样本的分类结果相同，则确定最终分类结果，对最终分类结果进行输出，从而提高了反馈文本的集成分类准确度。
一种基于人工智能集成学习分类方法

[发明专利]路沿线的检测分类方法、检测分类模型训练方法-CN202310103664.X在审
发明人：陈进 -专利权人：安徽蔚来智驾科技有限公司
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本公开涉及一种路沿线的检测分类方法、检测分类模型训练方法。所述方法包括：获取待识别图像数据；将所述待识别图像数据输入至预先训练得到的检测分类模型中，利用所述检测分类模型输出所述待识别图像数据中路沿线的检测结果和分类结果，其中，所述检测分类模型中检测任务和分类任务共享卷积层和卷积层的处理操作，且在最后一个卷积层通过通道划分检测任务的检测结果和分类任务的分类结果。采用本方法能够减少处理的时间，并且确定图像数据中所对应的路沿线的检测结果和分类结果。
沿线检测分类方法模型训练

[发明专利]一种新闻分类方法和系统-CN201310288756.6在审
发明人：李寿山;刘欢欢;周国栋;孔芳 -专利权人：苏州大学
申请日： 2013-07-10 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请提供一种新闻分类方法和系统。其中，一种新闻分类方法包括：使用预先构建的每个基分类器对待分类新闻进行分类，得到每个基分类器的分类结果；依据每个基分类器的分类结果，分别对待分类新闻进行情绪判定，得到判定结果；使用判定结果，得到待分类新闻含有的所有情绪类别由于情绪判定是指判定待分类新闻是否含有用户看到待分类新闻时产生的情绪，判定结果表明所述待分类新闻含有的情绪，所以使用判定结果，即可以得到所述待分类新闻含有的所有情绪类别，并将待分类新闻划分到其含有的所有情绪类别对应的新闻中
一种新闻分类方法系统

[发明专利]一种样本标注的方法及装置-CN202210571109.5在审
发明人：岳威;庞博 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开一种样本标注的方法及装置，并具体公开，获取已标注样本和未标注样本，针对每种预设的分类策略，根据已标注样本的样本标签，确定采用该分类策略对已标注样本进行分类后所得到的预估分类结果的置信度，作为该分类策略对应的置信度，而后，根据每种分类策略对应的置信度，以及采用每种分类策略对未标注样本进行分类后所得到的预估分类结果，确定未标注样本对应的分类结果，最后，根据分类结果，对未标注样本进行标注。如此，基于用于表征采用的每种分类策略所对应的预估分类结果的准确程度的置信度，综合考虑通过每种分类策略对未标注样本进行分类后得到的预估分类结果，来对未标注样本进行标注，提升了确定出的样本标签的准确性。
一种样本标注方法装置

[发明专利]基于决策级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统-CN202010572718.3有效
发明人：陈曦;沈蔚;雷添杰;张云飞;李京;闻建光;任棐 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统。获取在统一空间坐标系下的地貌图像、地形图像和地层剖面图像；确定地貌分割图像、地形分割图像和地层剖面分割图像；对各分割图像进行特征提取得到地貌特征、地形特征和地层特征；将地貌特征和地形特征分别输入至多个训练好的机器学习分类模型中得到多个第一分类结果和多个第二分类结果，将地层特征输入至训练好的机器学习分类模型中得到第三分类结果；基于D‑S证据理论将多个第一分类结果和多个第二分类结果融合，或将多个第一分类结果、多个第二分类结果和第三分类结果融合，得到水下多源声学图像的底质分类结果本发明能实现水下底质的自动、高精度分类。
基于决策融合水下声学图像底质分类方法系统

[发明专利]异常点检测模型验证方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910078953.2在审
发明人：杨志鸿;徐亮;阮晓雯 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：根据预设的当前异常点比例及待分类样本构建孤立森林模型；将待分类样本根据孤立森林模型及当前异常点比例进行分类得到分类结果；根据预先设置的数据属性分类策略，将分类结果进行分类，得到属性分类结果；获取属性分类结果中每一属性分类结果；若每一属性分类结果中第一属性平均值均小于第二属性平均值，将孤立森林模型增加一个合理模型标签。该方法采用智能决策实现了对孤立森林模型的分类合理性自动进行快速而准确的判断，避免了因人工判断而导致的效率低下和高成本。
属性分类孤立计算机设备异常点检测存储介质分类结果分类样本模型验证森林异常点分类分类策略人工判断数据属性预先设置智能决策构建预设合理性标签

[发明专利]图文资源分类方法、装置、终端及存储介质-CN202011159419.3在审
发明人：王升 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种图文资源分类方法，该方法包括：获取待分类的图文资源，将所述待分类的图文资源拆分成图像资源和文本资源；运用第一深度学习方式处理图像资源得到第一分类结果；运用第二深度学习方式处理文本资源得到第二分类结果；依据所述第一分类结果和所述第二分类结果生成所述待分类的图文资源的分类结果。本申请还公开了一种图文资源分类装置、终端和计算机可读存储介质。本申请在保证分类结果精度的同时，降低深度学习模型计算复杂带来的效率差的问题，提高了图文资源分类的精度和效率。
图文资源分类方法装置终端存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的证件图片识别方法、装置及设备-CN201910645535.7在审
发明人：陈利军;陈白洁;林孝可;张景兵 -专利权人：杭州有盾网络科技有限公司
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的证件图片识别方法，包括：获取待识别证件图片，并将待识别证件图片输入具有集成分类器的神经网络模型中；其中，集成分类器包括主分类器和辅助分类器；利用主分类器和辅助分类器分别对待识别证件图片进行分类处理，得到主分类结果和辅助分类结果；对主分类结果和辅助分类结果进行集成处理，得到图片类别识别结果；本方法不读取待识别证件图片上的信息，对待识别证件图片本身进行分类，得到图片类别识别结果；此外，本发明还提供了一种基于深度学习的证件图片识别装置
证件图片主分类集成分类器分类结果图片类别分类器计算机可读存储介质神经网络模型读取分类处理集成处理识别装置分类学习