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[发明专利]一种样本处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210023563.7在审
发明人：李冠彬;赵赣龙;张津津;柴振华;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种样本处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，旨在确定无标注样本是分布内样本或者是离群样本。所述方法包括：对样本池中多个无标注样本进行聚类，得到多个无标注样本簇，并确定多个无标注样本簇各自的聚类中心；根据多个有标注样本各自的特征表示，确定多个标注标签各自的特征表示中心；根据多个无标注样本簇各自的聚类中心与多个标注标签各自的特征表示中心的距离，从多个无标注样本簇各自的聚类中心中确定出分布内聚类中心，以及离群聚类中心；将分布内聚类中心对应的无标注样本簇内的各个无标注样本，确定为分布内样本，以及将离群聚类中心对应的无标注样本簇内的各个无标注样本，确定为离群样本。
一种样本处理方法装置电子设备存储介质

[实用新型]基于RGB-D相机的马铃薯图像采集装置-CN201821246703.2有效
发明人：谭彧;田芳;刘星星;吕昊暾;李宝胜;杨圣慧 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于RGB‑D相机的马铃薯图像采集装置，包括图像采集模块、光源、样本托、暗箱、电缆和计算机；图像采集模块包括三个RGB‑D相机；样本托位于暗箱底板中心位置，样本托的中心轴与暗箱的底板平面垂直；马铃薯样本的尾部与样本托接触，贯穿马铃薯样本顶部到尾部的中心轴与样本托的中心轴重合；图像采集模块固定在样本托上方且与样本托的中心轴垂直的平面上，三个相机分别固定在以样本托的中心轴与图像采集模块所在平面的交点为圆心的圆周上，每个相机的镜头平面与样本托的中心轴间的夹角相等，且范围为10°～45°。光源固定在图像采集模块的上方，光源所在平面的中心垂线与样本托的中心轴重合；图像采集模块和计算机通过电缆相连接。
样本图像采集模块中心轴相机马铃薯图像采集装置所在平面重合光源电缆暗箱本实用新型中心轴垂直暗箱底板底板平面光源固定镜头平面中心垂线圆心计算机相等垂直贯穿

[发明专利]一种样本生成芯片-CN202210777408.4有效
发明人：杨龚轶凡;闯小明;郑瀚寻;侯宗礼 -专利权人：中昊芯英（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开一种样本生成芯片，包括：控制器，用于获取原始样本、中心向量，以及原始样本和中心向量各自的类别标签；存储器，用于储存原始样本、中心向量，以及原始样本和中心向量各自的类别标签；数据选择器，用于从存储器中选择目标样本和中心向量，以及目标样本和中心向量各自的类别标签；判断器，用于判断数据选择器选择的目标样本的类别标签和中心向量的类别标签是否相同；生成器，用于根据判断结果，对目标样本进行更新，生成新样本；控制器，还用于基于新样本对目标样本进行迭代更新本技术方案，向控制器输入已有样本，就可以快速生成新的仿真样本，与人工获取相比更加快速高效；在样本数量有限、获取难度较大的情景下，使用也较为方便。
一种样本生成芯片

[发明专利]基于指纹相似度的设备分类方法-CN201910735429.8有效
发明人：林星辰;黄元飞;李燕伟;夏剑锋;张峰;权晓文;王润合;黄石海;赵建聪 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;远江盛邦（北京）网络安全科技股份有限公司
申请日： 2019-08-09 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于指纹相似度的设备分类方法，包括：建立已知的同一类型设备的样本集，提取样本集对应的指纹信息，以得平均相似度和中心点样本指纹集；获取样本集内的每个设备与中心点样本指纹集的相似度，计算每个已知类型设备指纹信息相似度到中心点样本指纹集的相似距离，确定最大相似距离；计算未知类型设备集内每个样本与中心点样本指纹集所在的中心点样本的空间距离，若大于最大相似距离，则样本属于中心点样本集所在的样本类型，否则，样本不属于样本类型，若出现未正确识别样本，重新加入样本集，重新计算中心点样本，以完成自动分类。
基于指纹相似设备分类方法

[发明专利]人脸识别模型的训练方法及装置-CN202211696114.5在审
发明人：蒋召;黄泽元;杨战波 -专利权人：北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：利用人脸识别模型提取每个类中心的类中心特征和每个第一样本的第一样本特征，利用人脸识别模型提取每个第二样本的第二样本特征；计算每个第一样本所属类中心的类中心特征与该第一样本的第一样本特征之间的第一余弦相似度，计算每个第一样本的第一样本特征与该第一样本所属类中心的第二样本的第二样本特征之间的第二余弦相似度；根据每个第一样本对应的第一余弦相似度和第二余弦相似度，分别计算所有第一样本和所有类中心对应的梯度；基于所有第一样本和所有类中心对应的梯度
识别模型训练方法装置

[发明专利]图像处理方法及装置-CN201811619251.2在审
发明人：戴世稳;钟斌 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中，该方法包括：确定与第一特征向量对应的第一聚类中心；第一特征向量为查询样本的特征向量，第一聚类中心为根据第一特征向量与第二聚类中心的乘积量化距离得到，第二聚类中心为第二特征向量包括的N个特征子向量中每个特征子向量的聚类中心，第二特征向量为样本库的特征向量；计算第一聚类中心第二聚类中心的汉明距离；根据汉明距离从样本库中确定出与查询样本相似度高的样本集合；根据第一特征向量与第三特征向量的乘积量化距离从样本集合中确定出目标样本；目标样本为与查询样本相似度最高的样本，第三特征向量为样本集合中每个样本的特征向量。采用本申请，可提高查询样本的查询效率。
特征向量聚类中心样本样本集合查询样本相似度汉明距离目标样本图像处理样本库子向量量化查询效率申请

[发明专利]异常行为样本生成方法及系统-CN202110640175.9有效
发明人：郭克华;申长春;胡斌;奎晓燕 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常行为样本生成方法及系统，从样本充足的基类中搜索与其他样本的特征的距离之和最小的样本，即基类的质心，并将该质心作为基类中心；计算当前新类样本与所有基类中心的欧式距离，选择与该新类样本距离最近的k个基类作为最近邻基类；计算所述k个基类的中心的平均值，作为近似类中心，计算近似类中心与新类样本的中点，作为最终的新类分布中心；利用最终的新类分布构造一个基于高斯分布的样本生成器，用以随机生成虚拟样本。本发明不但更加准确地估计出了新类的分布中心，而且有效解决了少样本学习中对相似类的分类效果不佳的问题。
异常行为样本生成方法系统

[发明专利]一种大规模图像数据的聚类方法及装置-CN201180001121.2有效
发明人：顾王一;杨杰;张翼 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2011-07-07 - 公布日： 2013-05-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种大规模图像数据的聚类方法及装置，所述方法包括：设定每个图像数据聚类的类中心包括的最小样本数；将图像数据的样本集中的样本划分至各个图像数据聚类的类中心，在当次迭代完成后，统计每个图像数据聚类的类中心包括的实际样本数；将所述每个图像数据聚类的类中心包括的实际样本数与最小样本数进行比较；将实际样本数小于所述最小样本数的图像数据聚类的类中心去除，并进行下一次迭代；将实际样本数不小于所述最小样本数的图像数据聚类的类中心进行更新本发明适用于在数据检索领域中的数据聚类，能够有效的在聚类过程中去除代表性不强的类中心，获得具有较强代表性的类中心。
一种大规模图像数据方法装置

[发明专利]样本的聚类方法、服务端、客户端、设备和可读存储介质-CN202011095822.4在审
发明人：单嘉润;谭明超;范涛;马国强;魏文斌;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及金融科技技术领域，公开了一种样本的聚类方法、服务端、客户端、设备和可读存储介质。样本的聚类方法包括：服务端接收各个客户端发送的数据集内样本的样本序号以及样本序号对应的距离，距离为样本序号对应的普通样本与数据集内中心样本之间的距离；根据各个距离确定每个第二样本序号对应的各个第一样本序号，样本序号包括普通样本的第一样本序号以及中心样本的第二样本序号，数据集包括多个中心样本；将每个第二样本序号对应的各个第一样本序号分别发送至各个客户端，其中，客户端将第二样本序号对应的普通样本以及中心样本确定为同簇样本本发明避免客户端的样本聚类时数据的泄密。
样本方法服务端客户端设备可读存储介质

[发明专利]一种基于人工智能的大数据管理系统-CN202310712878.7在审
发明人：吴小云;王新乐 -专利权人：吴小云
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种基于人工智能的大数据管理系统，周期内处理单元的排序模块，在每个训练周期按照预设的归一化权重规则对批量训练样本进行排序，中心样本处理模块，根据排序筛选出2n个边缘训练样本，计算边缘训练样本的中心样本，分别预测边缘训练样本的目标以及中心样本的目标，影响因子模块，计算随全局变量递增的样本影响因子，结合中心样本标签偏差调整模型参数，迭代次序间处理模块，筛选与中心样本的目标的性质相反的训练样本进行迭代训练，周期间处理单元，在收集样本满足条件时，初始化当前代次数，获取上个训练周期得到的智能模型，利用初始化的当前代次数和新收集到的训练样本优化训练，提高了训练效率以及智能模型的分辨度。
一种基于人工智能数据管理系统

[发明专利]基于隔断距离融合的kmeans日志分类方法和装置-CN202310721362.9在审
发明人：程永龙;王钰;范淑君;王睿 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：该方法包括：从日志样本集合中挑选出与中心的余弦距离在第一距离范围内的日志样本，组成第一样本集合，并根据样本密度从第一样本集合中选取出第一日志样本，加入至中心集合中；根据K的取值，从日志样本集合中挑选出与第一日志样本的余弦距离在第K距离范围内的日志样本，组成第K样本集合，并根据样本密度从第K样本集合中选取出第K日志样本，加入至中心集合中，K取值依次为[1，K]；对中心集合中日志样本进行融合，直到中心集合中的日志样本数量为K个，作为
基于隔断距离融合 kmeans 日志分类方法装置

[实用新型]混匀装置及样本分析仪-CN202123189609.2有效
发明人：何太云;张守泉 -专利权人：深圳迎凯生物科技有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01N1/38 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种混匀装置和样本分析仪，混匀装置包括锅体；转动盘，能够绕自身中心轴线相对锅体转动并用于盛放试剂，转动盘上还开设有用于与样本管配合的样本孔，样本孔的中心轴线与转动盘的中心轴线间隔设置；啮合件，与样本孔转动配合并能够用于固定样本管，啮合件包括设置有第一啮合齿的驱动齿轮；及混匀机构，设置在锅体上并与第一啮合齿啮合；其中，当转动盘相对锅体转动时，混匀机构驱动啮合件转动，啮合件带动样本管绕样本孔的中心轴线转动当转动盘转动时，样本管既绕转动盘的中心轴线产生公转，又绕样本孔的中心轴线产生自转。在公转和自转两者的共同作用下，可以有效提高样本管中样本的混匀效果并简化结构。
装置样本分析

[发明专利]新增负样本方法及系统、建模方法及系统-CN202011108190.0在审
发明人：林建明 -专利权人：深圳无域科技技术有限公司
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明揭示了一种新增负样本方法及系统、建模方法及系统，所述新增负样本方法包括：获取原始样本中的危险样本D；所述危险样本D满足其k个近邻样本中负样本个数大于设定阈值；计算危险样本D中个例D1的s个近邻样本N，获取近邻样本N中所有的负样本N’；计算个例D1与N’1、N’2的中心点O，分别在个例D1与中心点O连线OD1之间、个例N’1与中心点O连线ON’1之间、个例N’2与中心点O连线ON’2之间分别新增负样本本发明提出的新增负样本方法及系统、建模方法及系统，可确保样本均衡，提升建模效果。
新增样本方法系统建模

[发明专利]基于分布式样本筛选的kmeans日志分类方法和装置-CN202310721373.7在审
发明人：程永龙;王钰;范淑君;王睿 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请提供一种基于分布式样本筛选的kmeans日志分类方法和装置，涉及大数据领域。该方法包括：获取N个日志样本集合和对应的副本，确定出每个日志样本集合中的K个中心，对该副本中的日志样本进行簇划分，得到该副本每个簇的簇中心；将所有副本中簇的簇中心组成初始中心集合，确定其中各个簇中心之间的余弦距离，对簇中心进行融合处理得到第一中心集合；根据第一中心集合中的簇中心与该日志样本集合中的K个中心的余弦距离，计算得到K个最小距离并确定该日志样本集合的等级标签；基于等级标签从所有日志样本集合中抽取目标数量的日志样本
基于分布式样本筛选 kmeans 日志分类方法装置

[发明专利]一种基于边界样本数据的模糊单类分类器-CN201610480236.9在审
发明人：李冬冬;王喆;王敏光;高大启 -专利权人：华东理工大学
申请日： 2016-06-28 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于边界样本数据的模糊单类分类器，首先计算所有样本的均值得到数据集的全局中心；然后选定合适的k值作为每个样本所需要选取的近邻个数，通过计算每个样本和其k个近邻点的均值来得到此样本的局部中心；接着计算样本的局部中心到全局中心的二范式距离可以得到该样本的全局‑局部中心距离，根据该样本的全局‑局部中心距离，得到其模糊隶属度；通过添加模糊隶属度项到支持向量数据描述的目标函数，重构该目标函数；最后进行分类相较于传统的分类技术，本发明的方法通过同时考虑数据的全局结构特征和数据的局部分布特性，来强调不同样本的贡献性，强调边界样本的重要性，提高了分类准确性。
一种基于边界样本数据模糊分类

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