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[发明专利]行人属性识别模型的训练方法、系统及相关设备-CN202210371922.8在审
发明人：孙志伟;师亚涛;闫潇宁 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明适用于计算机视觉应用领域，提供了一种行人属性识别模型的训练方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取包含行人图像的数据集，并利用Apriori算法对数据集进行过滤，得到频繁项集；对频繁项集进行二值属性转换，得到训练数据集；构建包含改进的ULSAM注意力模块的预训练属性识别模型，并将训练数据集输入，得到关于行人属性的识别准确率结果；根据识别准确率结果，按照预设关联规则对存在强相关性的多种行人属性进行准确率判断，并将满足预设准确率阈值的多种行人属性所对应的全连接层进行连接；输出得到行人属性识别模型。
行人属性识别模型训练方法系统相关设备

[发明专利]一种清洗数据的方法及系统-CN201910302491.8在审
发明人：薛圆圆 -专利权人：上海铼锶信息技术有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种数据清洗的方法，包括：提供一原始图片数据集；使用一多分类模型对所述原始图片数据集进行准确率测试，获取每一种类别的类别准确率；将所有的类别准确率小于一准确率阈值的类别所对应的图片构成一待清洗样本集相应的，本发明还公开了一种数据清洗系统。本发明通过自动化地对训练集样本进行数据清洗，可以获得更干净的样本数据集。
一种清洗数据方法系统

[发明专利]一种基于XML碎片化的文献摘要内容处理方法-CN202211475734.6在审
发明人：杨春;何双伯;李于达;谢彬瑜;王哲;李燕妮;赵嘉奇 -专利权人：南方电网能源发展研究院有限责任公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XML碎片化的文献摘要内容处理方法，包括将转化成XML格式的文献分割成碎片化的数据单元，按照篇、章、节与主题四种模式组成数据内容模型，通过关键词语义关系将数据内容模型进行动态关联，提取碎片化数据应用单元中关键词与主题词内容单元本发明有益效果为元数据自动标引准确率95％，正文Xml自动标注准确率90％，能够做到有效提高目标提取准确率的前提下降低文本分解使用的成本。
一种基于 xml 碎片文献摘要内容处理方法

[发明专利]基于语句前后关系预测的用户意图识别方法及装置-CN202010116553.9有效
发明人：高洋洋 -专利权人：升智信息科技（南京）有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语句前后关系预测的用户意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质，通过设置多个样本数据，将各个样本数据输入预训练语言模型进行预训练，并在预训练语言模型针对样本数据的识别准确率达到第一设定准确率时，根据预训练语言模型当前的运行参数确定初始模型，向初始模型输入测试语句，以预测测试语句的下一条语句作为唯一目标对初始模型进行微调，在初始模型的预测准确率达到第二设定准确率时，根据初始模型当前的运行参数确定意图识别模型，采用意图识别模型确定用户输入的语句的后一句语句，根据所确定的后一句语句确定用户意图，所确定的用户意图具有较高的准确性。
基于语句前后关系预测用户意图识别方法装置

[发明专利]对围岩等级进行识别的方法-CN202011155747.6在审
发明人：路润琪;张志厚;姚禹;赵思为;刘鹏飞;石泽玉 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了对围岩等级进行识别的方法，包括以下步骤：(1)获得深度学习模型：step1.获取围岩等级已确定地点的岩石的属性数据，每组属性数据至少包括深度和波速；step2.对属性数据进行标准化处理，使经过标准化处理后的属性数据符合标准正态分布；step3.采用基于深度学习神经网络的训练模型处理属性数据，每组属性数据被处理后输出与围岩等级相对应的向量；step4.判断训练模型的准确率和/或损失率，当准确率和/或损失率达到期望值时，保存训练模型为深度学习模型与现有的技术相比，在相同样本数量下，本发明具有更高的准确度，并且在样本数量较大时本发明仍能保持较高的准确率。
围岩等级进行识别方法

[发明专利]一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测分析方法及系统-CN202210561669.2在审
发明人：查珊珊;邹文忠;胡子翔;张明政;崔祺;朱凯鹏;严文强;聂江莹 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测方法及系统，方法包括：获取SMT产线上印刷机数据及锡膏印刷质量历史缺陷类数据，过采样并预处理上述数据；读取预处理后的数据，采用互信息分别从关联性、冗余性的角度筛选出印刷工艺参数、印刷数据、性能指标与印刷质量的强相关、低冗余的特征挖掘印刷缺陷数据关联规则补充上述特征，形成关键特征子集；构建锡膏印刷质量预测模型，并将关键特征子集输入预测模型，对锡膏印刷良品、各缺陷类别进行预测分类；采用良品预测准确率、缺陷预测准确率、良品预测错误率、缺陷预测错误率、良品查准率、预测准确度指标来评估分类结果的准确性。本发明解决了依赖人工操作、预测准确率低及预测指标单一的技术问题。
一种数据驱动 smt 印刷质量预测分析方法系统

[发明专利]OCR识别准确率的检测方法、装置、设备及存储介质-CN201910426697.1在审
发明人：谭莉 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种OCR识别准确率的检测方法，涉及OCR识别技术领域，该方法包括：在接收到OCR识别准确率检测请求时，根据所述OCR识别准确率检测请求获取目标样本信息；从预设样本数据库中随机抽取预设数量的与所述目标样本信息对应的样本文件，并调用预设OCR接口对所述样本文件进行识别，得到预设输出格式的识别结果文档；获取与所述样本文件关联保存的样本文档，并将所述识别结果文档与所述样本文档进行比对，根据比对结果计算得到OCR识别准确率结果。本发明还提供一种OCR识别准确率的检测装置、设备及存储介质。本发明能实现OCR识别准确率的智能检测，可降低人力成本，提高检测效率。
准确率样本文件检测预设存储介质结果文档目标样本样本文档预设输出格式样本数据库比对结果关联保存检测装置请求获取人力成本随机抽取信息对应智能检测比对调用

[发明专利]盈亏数据预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202210279007.6在审
发明人：方胜;张杰 -专利权人：平安健康保险股份有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种盈亏数据预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及互联网领域，通过样本数据资源调配前后的历史主机信息和目标主机信息，建立盈亏数据预测模型，实现用户通过输入目标数据至盈亏数据模型，即可得出准确的盈亏数据所述方法包括：获取多个样本数据，依据每个样本数据存储的历史主机信息和目标主机信息，确定每个样本数据对应的指定预测项；采用每个样本数据对应的指定预测项，生成每个样本数据的预测盈亏数据，得到多个预测盈亏数据；计算多个预测盈亏数据的预测准确率，当预测准确率大于或等于准确率阈值时，得到盈亏数据预测模型；接收目标数据，将目标数据输入至盈亏数据预测模型进行模型预测，输出目标盈亏数据。
盈亏数据预测方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种基于双目图像的场景流检测方法、系统、设备及介质-CN202310511874.2在审
发明人：凌晔华;陈静;陆璐;梁杏;李冬喆;覃福军 -专利权人：广西交科集团有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目图像的场景流检测方法、系统、设备及介质，其中，本实施例通过特征提取模型对所述双目图像集合进行特征提取，能够提高特征提取的准确率，并将提取得到的特征分别进行视差优化处理和光流优化处理，得到场景流数据，能够提高场景流数据的准确率和稳定性，从而准确地获取目标的位置和运动信息，提高监控的实时性和准确率，能广泛应用于计算机视觉技术领域。
一种基于双目图像场景检测方法系统设备介质

[发明专利]一种大数据风险分析方法-CN201610457015.X在审
发明人：翟玲智;陈旭;董冠宁;常青 -专利权人：北京拓明科技有限公司
申请日： 2016-06-22 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种大数据风险分析方法。本发明结合大数据，利用机器学习算法模型分析被保人的日常行为习惯，预测出被保人罹患疾病或发生意外的可能性，从而更为人性化地制定相应的保费标准。进一步对新模型的可行性进行了研究，首先是建立了新模型赔偿率和预测准确率的关系式，发现了预测准确率和赔偿率的负相关关系，并且当预测准确率大于50％时，新模型赔偿率将低于原模型赔偿率。然后进行了新模型盈利分析，建立了低风险客户的折扣、预测准确率以及盈利的三维关系，更为直观地得到新模型下增加的盈利空间。
一种数据风险分析方法

[发明专利]基于卷积神经网络的脑电情感分类方法-CN201811240970.3在审
发明人：张永;任永功;程程 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2018-10-24 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于卷积神经网络的脑电情感分类方法，首先从数据集中取出全部脑电通道的数据和A维度、V维度对应的标签作为原始数据集和标签集；然后将数据集中每一行作为一个样本，使用经验小波变换（EWT）对其进行处理，取出所有行返回的前4个经验模态数据组成新的数据集D'；将D'输入到已经经过初始化设置的卷积神经网络模型中，输出节点即对应的LA/HA,LV/HV类别。本发明分类准确率高，A维度的分类准确率达到75.25%，V维度的分类准确率达到83.30%。
维度卷积神经网络分类准确率脑电情感分类数据集中取出标签初始化设置原始数据集经验模态输出节点数据组成小波变换数据集样本返回

[发明专利]基于路面图像的破损数据自动识别准确率的校验方法-CN201010283588.8有效
发明人：荣婧;潘玉利 -专利权人：中公高科（北京）养护科技有限公司
申请日： 2010-09-16 - 公布日： 2010-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于路面图像的破损数据自动识别准确率的校验方法，包括：识别全部路面图像数据中每个路面图像数据的路面破损率；按照预先确定的抽样比例，抽取相应数量的路面图像数据；输入每个路面图像数据的基准路面破损率；对于抽取的各个路面图像数据，通过所述图像识别设备识别的路面破损率与所述基准路面破损率进行运算，运算识别准确率均值；判断均值大于阈值，输出全部路面图像数据识别准确的提示。本发明通过部分路面图像数据的准确性估计全部的数据的识别准确性，对于大量的路面图像数据，避免了复杂的识别算法识别周期长、效率低的问题，为后续的养护决策提供了准确的依据，选择正确的养护决策，缩短了识别时间，
基于路面图像破损数据自动识别准确率校验方法

[发明专利]一种深度学习的模型确定方法及装置-CN201810873655.8在审
发明人：汤良;史润东;张卓;黄传明;张登峰 -专利权人：北京奇安信科技有限公司
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种深度学习的模型确定方法及装置，方法包括：选择单一模型对当前数据进行深度学习，并计算得到单一模型的置信率；若判断获知置信率大于阈值，则确定采用单一模型对当前数据进行深度学习，以降低深度学习的执行时间；若判断获知置信率小于等于所述阈值，则确定采用复杂模型对当前数据进行深度学习，以提高深度学习的准确率。通过判断单一模型的置信率大于阈值时采用单一模型进行深度学习，来降低深度学习的执行时间，当置信率小于等于阈值时采用复杂模型进行深度学习，来提高深度学习的准确率，从而保证简单模型能够处理大部分的数据，复杂模型处理少部分数据，以平衡执行时间和准确率，提升深度学习的整体性能。
学习置信复杂模型准确率模型确定阈值时获知简单模型平衡保证

[发明专利]基于改进DenseNet网络的地基云自动识别方法-CN202211503023.5在审
发明人：王敏;庄志豪;李晟;王康;吴佳;孙硕;马睿;石明航;许永琪;朱永楠 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明提出一种基于改进DenseNet网络的地基云自动识别方法，解决目前地基云图像识别率低的问题。地基云自动识别系统包括：打开并显示单张地基云图像，识别出地基云的具体类别，批量的对大量图片进行识别，并显示识别结果，计算并统计单个地基云数据集的准确率。本发明对多种网络进行比较，选择准确率表现较好的DenseNet网络，对其进行改进，在目前最大的数据集上使用改进的网络加上迁移学习进行训练，在包含12000张地基云样本的数据集中识别准确率达到了93.21%
基于改进 densenet 网络地基自动识别方法

[发明专利]火灾识别模型识别准确率的确定方法、装置、设备及介质-CN202310279568.0在审
发明人：胡威;何杰;张新;李娟;陈兰文;聂昌;于龙广睿;吴旭东;彭泽洋;杨萌;刘路刚;高峰;郭晓伟;剧梦婕;蒋琦;洪智;宋泽明 -专利权人：中国铁塔股份有限公司;铁塔智联技术有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种火灾识别模型识别准确率的确定方法、装置、设备及介质,涉及数据处理领域，该方法包括：获取预设区域的样本数据，其中，所述样本数据包括所述预设区域的图像数据和时间序列数据；将所述图像数据输入第一模型，获取所述第一模型输出的特征图像数据，以及将所述时间序列数据输入第二模型中，获取所述第二模型输出的目标时间序列数据；将所述特征图像数据和所述目标时间序列数据进行激活处理和随机失活处理后输入所述第一模型，获取所述第一模型输出的第一数据；基于所述第一数据，获取所述火灾识别模型的识别准确率。本申请技术方案解决了现有技术中缺乏对火灾识别模型的识别准确率确定方法的问题。
火灾识别模型准确率确定方法装置设备介质

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