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[发明专利]新场景适配方法、装置、设备及存储介质-CN202111324963.3在审
发明人：林楚然;王福泉;程力行;袁振华;贾东风 -专利权人：奇酷软件（深圳）有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于深度学习技术领域，公开了一种新场景适配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：从旧数据集中选取目标正样本；获取新场景图像，从新场景图像中截取目标区域，得到目标负样本；将目标正样本与目标负样本进行融合，得到新样本；确定新样本对应的分类结果；根据新样本和对应的分类结果构成新数据集；根据旧数据集和新数据集对预设分类模型进行训练。通过上述方式，将现有旧数据集中的样本数据作为正样本，将场景图像作为负样本，融合生成新数据集，根据旧数据集和新数据集对预设分类模型进行训练，使得预设分类模型快速适配新场景，无需采集大量的包含分类目标的新场景样本数据
场景配方装置设备存储介质

[发明专利]基于深度聚类生成对抗网络的转炉炼钢工艺模式设计方法-CN202211661806.6在审
发明人：黎敏;董倩倩;胡帅杰;吕志民;阳建宏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度聚类生成对抗网络的转炉炼钢工艺模式设计方法，包括：获取若干历史样本的生产数据并进行预处理，构建历史样本数据集；构建深度聚类生成对抗网络模型，并利用历史样本数据集进行训练；以待设计工艺模式的炉次作为新样本，获取新样本的初始信息，并对初始信息进行预处理，基于预处理后的初始信息对新样本进行聚类；根据新样本的聚类结果，生成新样本对应的工艺随机向量，将新样本对应的工艺随机向量与其对应的预处理后的初始信息一起输入训练好的深度聚类生成对抗网络模型中，生成新样本对应的工艺模式；基于生成的新样本的工艺模式，确定新样本最终的工艺模式。
基于深度生成对抗网络转炉炼钢工艺模式设计方法

[发明专利]基于核鉴别线性表示的分类方法-CN201410026937.6在审
发明人：刘茜 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2014-01-21 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于核鉴别线性表示的分类方法，利用训练样本集识别测试样本所属的类别。首先对训练样本集和测试样本中的所有样本分别进行预处理，得到新的训练样本集和新的测试样本，各个样本类别的新的训练样本构成新的子训练样本集，然后计算新的测试样本在各个新的子训练样本集内的重构误差，最后将测试样本归为重构误差最小的新的子训练样本集所对应的那一类，所述预处理为采用核主成分分析方法对待处理样本做降维运算，再对降维后的所有样本做归一化运算。
基于鉴别线性表示分类方法

[发明专利]文本相似度的计算方法及装置-CN201710223484.X有效
发明人：郑丹丹 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2017-04-07 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本申请提供一种文本相似度的计算方法，包括：通过基于相同的过滤策略，对原始的黑样本库中的文本样本以及新录入的文本样本进行分词处理得到的文本分词，按照多个保持梯度的文本过滤比例分别进行文本分词过滤处理，并使用过滤后剩余的文本分词分别对原始的黑样本库中的文本样本以及新录入的文本样本进行重构，然后利用文本分词的过滤比例来表征新录入的文本样本与黑样本的相似度，通过匹配重构后的黑样本库与新录入的文本样本中的文本分词，为新录入的文本样本进行分词得到的文本分词设置黑样本相似度。本申请可以显著提升在计算新录入的文本样本与黑样本库中的文本样本的相似度时的计算效率。
文本相似计算方法装置

[发明专利]文本相似度的计算方法及装置-CN202010419437.4有效
发明人：郑丹丹 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2017-04-07 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本申请提供一种文本相似度的计算方法，包括：通过基于相同的过滤策略，对原始的黑样本库中的文本样本以及新录入的文本样本进行分词处理得到的文本分词，按照多个保持梯度的文本过滤比例分别进行文本分词过滤处理，并使用过滤后剩余的文本分词分别对原始的黑样本库中的文本样本以及新录入的文本样本进行重构，然后利用文本分词的过滤比例来表征新录入的文本样本与黑样本的相似度，通过匹配重构后的黑样本库与新录入的文本样本中的文本分词，为新录入的文本样本进行分词得到的文本分词设置黑样本相似度。本申请可以显著提升在计算新录入的文本样本与黑样本库中的文本样本的相似度时的计算效率。
文本相似计算方法装置

[发明专利]生成图像检测模型的方法和装置-CN201810734679.5在审
发明人：徐珍琦;朱延东;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取第一训练样本集合；对于第一训练样本集合中的训练样本，截取该训练样本的样本图像中包括的预设人体部位的图像，得到新的样本图像；将得到的新的样本图像和新的样本图像的标注信息作为新的训练样本添加到第一训练样本集合，得到新的第一训练样本集合；基于新的第一训练样本集合，利用机器学习的方法，训练得到第一类别图像检测模型。
训练样本集合样本图像训练样本检测方法和装置类别图像生成图像标注信息机器学习人体部位截取准确率预设图像申请

[发明专利]半监督文本分类模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质-CN202010599107.8有效
发明人：刘江宁;鞠剑勋;李健 -专利权人：上海携旅信息技术有限公司
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种半监督文本分类模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质，该训练方法包括：获取初始样本集；对未标注样本增强得到数据增强样本；将未标注样本和数据增强样本输入文本分类模型，得到嵌入向量以及属于各分类标签的预测概率；针对各未标注样本，获取其与对应数据增强样本的嵌入向量均值作为新样本；针对各未标注样本，获取其与对应数据增强样本属于各分类标签的预测概率均值锐化后作为新样本的标签估计结果；校验新样本是否可信，若可信标记为可信任新样本；根据标注样本及可信任新样本构建置信样本集并进行扩充得到目标样本集；根据目标样本集对文本分类模型进行训练。本发明在标注样本缺乏的情况下提高文本分类的准确性。
监督文本分类模型训练方法系统设备介质

[发明专利]使用鉴别器神经网络从生成器神经网络采样-CN201910925886.3在审
发明人： S.阿扎迪;I.古德费洛;C.奥尔森;A.Q.奥德纳 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：方法，系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于响应于针对数据样本的请求而提供数据样本。在一个方面，一种方法包括：接收针对新数据样本的请求；以及直到生成满足接受标准的候选的新数据样本为止，执行以下操作，包括：使用生成器神经网络生成候选的新数据样本；使用鉴别器神经网络处理候选的新数据样本以生成模仿分数；以及根据模仿分数，确定候选的新数据样本是否满足接受标准；以及响应于接收的请求，提供满足接受标准的候选的新数据样本。
新数据样本数据样本模仿计算机存储介质神经网络处理计算机程序神经网络鉴别器生成器响应

[发明专利]基于主成分分布函数的软件缺陷预测不平衡数据处理方法-CN201610596919.0有效
发明人：张德平;张晓风 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明对从软件数据集中获取的数据进行预处理得到原始样本集；采用PCA算法对原始样本集进行降维处理得到包含无缺陷样本集和有缺陷样本集的主成分数据集；对无缺陷样本集进行欠抽样，剔除无缺陷样本集的边界样本和噪声样本；对有缺陷样本集对应的主成分数据进行分布拟合得到新的有缺陷样本集；筛选新的有缺陷样本集得到新样本集；计算新样本集中各样本与原始样本集的欧式距离以剔除新样本集中的噪声样本。
基于成分分布函数软件缺陷预测不平衡数据处理方法

[发明专利]更新可信模型的方法及装置-CN202210687416.X在审
发明人：周璟;杨信;王宁涛;吕乐;傅幸;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：其中方法包括：获取新增样本以及新增样本对应的标签；将新增样本输入原可信模型，获取并存储原可信模型针对新增样本的输出结果作为新增样本的模拟原始标签；在原可信模型中新增一个与原输出层结构相同且并列的新输出层，得到新可信模型；利用新增样本训练新可信模型，以最小化原输出层针对新增样本的输出结果与新增样本的模拟原始标签之间的差异，新输出层针对新增样本的输出结果与新增样本对应的标签之间的差异，以及新输出层针对新增样本的输出结果与新增样本的模拟原始标签之间的差异；从训练结束后得到的新可信模型中去除原输出层得到更新后的可信模型。
更新可信模型方法装置

[发明专利]一种基于基类样本特征合成的小样本图像分类方法-CN202210033296.1在审
发明人：杨赛;周伯俊;杨慧;胡彬 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及小样本图像分类技术领域，具体涉及一种基于基类样本特征合成的小样本图像分类方法，本发明利用监督对比损失函数在基类数据集上对模型进行预训练得到特征提取器，提取基类和新类样本特并计算原型，对于每类新类原型，利用Cosine相似性计算其近邻基类原型，并在新类原型与其近邻基类原型之间线性合成若干新的样本特征。本发明在不考虑样本分布的情况下，就能实现少量支持样本特征的增强，从而提高小样本图像分类性能。本发明将基类视为多数类，采用过采样技术对新类中的样本进行扩充，能够解决基类与新类之间样本不平衡问题。
一种基于样本特征合成图像分类方法

[发明专利]一种处理不平衡数据集的过采样方法-CN202310874923.9在审
发明人：韩志杰;乔恒;杜晓玉;程普 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明涉及不平衡数据分类技术领域，具体涉及一种处理不平衡数据集的过采样方法，该方法包括：将数据集按照样本数量分为多数类样本集和少数类样本集；获取少数类样本集中每个样本的邻近样本，根据少数类样本集中每个样本的邻近样本是否属于多数类样本集的数量，对少数类样本集进行划分得到三个类型集合，包括第一类型集合和第二类型集合；获取第二类型集合中任意一个样本作为主样本，根据主样本的邻近样本是否属于第一类型集合获取辅助样本，根据主样本和辅助样本合成新样本，构成新样本集；根据少数类样本集和新样本集利用DCGAN网络得到优选样本集。本发明合成的新样本受噪声的影响较小，使得新合成的样本拥有更明显的少数类特征。
一种处理不平衡数据采样方法

[发明专利]一种深度学习算法模型自动迭代方法-CN202111388669.9在审
发明人：赵常威;钱宇骋;李坚林;温招扬;朱太云;杨为;吴海峰;甄超;潘超;黄文礼;李森林 -专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司;安徽南瑞继远电网技术有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：：步骤一：采集输变电现场设备的巡检影像，对采集的巡检影像进行审核和标注；步骤二：根据处理后的巡检影像构建算法模型；步骤三：实时获取输变电现场每天会上传的巡检影像，对每天上传的巡检影像进行筛选，获得有效新样本，并将有效新样本根据设备类型进行分类和处理，形成不同类型的有效新样本集；步骤四：定时监控有效新样本集内有效新样本数量，当监控到有效新样本集内有效新样本数量大于阈值X3时，将有效新样本集作为训练集对算法模型进行迭代
一种深度学习算法模型自动方法

[发明专利]一种支持向量预测的知识发现算法-CN201911384653.3在审
发明人：贾新志 -专利权人：上海骥灏网络股份有限公司
申请日： 2019-12-28 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持向量预测的知识发现算法，包括以下步骤：S1、获取初始样本集，初始化参数；S2、通过对样本集进行训练得到RVM预测模型；S3、计算每个样本的样本标签、局部密度因子和误差因子；S4、根据RVM预测模型对即将输入的未来样本进行预测；S5、降序排列样本特性向量并进行循环，若非相关向量次数超过设定的阈值，则从样本集中删除该样本，跳出循环；S6、判断是否还有输入的新样本，若有新样本，则加入新样本，形成新的样本集，转到步骤S2；若没有新样本，则输出预测的未来样本。本发明通过引入样本标签的概念，具有更高的预测精度，向量预测时间花费短，可广泛应用于实时数据的处理和预测中。
一种支持向量预测知识发现算法

[发明专利]一种语义分割图像样本的扩充方法、装置及电子设备-CN202111266409.4在审
发明人：乔强 -专利权人：三一建筑机器人（西安）研究院有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种语义分割图像样本的扩充方法、装置及电子设备，包括：由原样本数据中获取样本图像和所述样本图像的标注点；将所述样本图像和所述样本图像的标注点按照预设的角度以旋转中心点为原点进行相同角度的旋转，得到新图像样本和所述新图像样本的标注点；将所述新图像样本和新图像样本的标注点作为新的样本数据，实现用于语义分割模型训练的样本数据的扩充。用以解决现有技术中在对语义分割模型的训练样本进行扩充时，需要对扩充的样本进行人工标注，使得模型训练效率低下的缺陷，实现扩充图像样本的自动标注，提高了语义分割模型的训练效率，并有效降低了成本。
一种语义分割图像样本扩充方法装置电子设备

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