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[发明专利]一种用于短文本的分类方法及装置-CN201910945503.9有效
发明人：石川;胡琳梅;杨天持 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种用于短文本的分类方法及装置，该方法在对待分类短文本进行分类时，根据从待分类短文本中获取的实体和所述主题分别与待分类短文本的所属关系，构建文本异质图，并将构建的文本异质图输入至预设的文本分类模型中，得到所述待分类短文本的分类结果，应用本发明实施例构建的文本异质图能够捕捉待分类短文本中的语义关系，且对异质图卷积神经网络训练时无需太多的标注数据，使得训练后的文本分类模型对短文本分类时的准确率更高，可见，应用本实施例提供的方法能够提高对短文本分类的准确率。
一种用于文本分类方法装置

[发明专利]基于辅助任务的符号音乐情感分类系统及方法-CN202210296315.X在审
发明人：陈俊龙;邱际宝;张通 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供基于辅助任务的符号音乐情感分类系统及方法。所述系统包括符号音乐编码模块、嵌入层、特征提取器、汇聚层、情感分类器、调式分类器和力度分类器。本发明利用和情感相关的辅助任务提高情感识别的准确率，通过多任务的学习，模型能够更好地学习到和情感相关的表征，从而提高模型对于情感识别任务的准确率。
基于辅助任务符号音乐情感分类系统方法

[发明专利]一种改进GRU模型的网络流量流特征分类方法-CN202210450930.1在审
发明人：霍永华;葛洪武;商英俊;罗有平;张杰;冯金顺;冀云刚;杨杨;喻鹏;高博文 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所;北京邮电大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及网络流量分类领域，具体涉及一种改进GRU模型的网络流量流特征分类方法。本发明以流数据包长度序列为输入，以改进的GRU神经网络模型提取流量数据代表性特征，降低模型复杂度、减少模型训练时间、提高分类模型的准确率。在传统GRU的计算过程中融入了另外的门控机制，允许信息高速无障碍得通过深层神经网络的各层，有效避免了可能出现的梯度问题，提升了模型分类准确率。
一种改进 gru 模型网络流量特征分类方法

[发明专利]一种零组件工艺路线确定方法、装置、设备及存储介质-CN202111110398.0在审
发明人：邱世广;郭喜锋;汪迢迪;黎晶;张泽松 -专利权人：成都飞机工业（集团）有限责任公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请的实施例公开一种零组件工艺路线确定方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标零组件的图像数据和文本数据；对所述图像数据进行特征提取，获得所述目标零组件的目标特征向量；将所述目标特征向量输入调用训练获得的图像分类器，获得所述目标零组件的图像分类结果；将所述文本数据输入调用训练获得的文本分类器，获得所述目标零组件的文本分类结果；将多个所述图像准确率值与多个所述文本准确率值进行融合，确定所述目标零组件的目标工艺路线。解决了零组件的工艺路线确定效率低的技术问题，达到了提高分类准确率的同时，提高零组件的工艺路线确定效率的技术效果。
一种零组件工艺路线确定方法装置设备存储介质

[发明专利]基于Albert模型的预测数据标注的方法、装置及设备-CN202010443400.5有效
发明人：李旭滨;詹学君 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Albert模型的预测数据标注的方法、装置及设备，应用于机器学习技术领域，其中，方法包括：基于Albert模型构建初始意图分类模型；获取线上日志发送的用户语料数据；将所述用户语料数据输入所述初始意图分类模型，以对所述用户语料数据的分类进行预测；将预测结果发送至用户端，以通过用户人工标注对所述预测结果进行纠错；将纠错后的所述用户语料数据输入所述初始意图分类模型进行迭代训练，直至所述初始意图分类模型预测结果准确率大于预设准确率
基于 albert 模型预测数据标注方法装置设备

[发明专利]一种网页分类方法及装置-CN200610167466.6有效
发明人：文勖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2006-12-20 - 公布日： 2008-05-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种网页分类方法及装置，用以解决现有技术中采用从网页正文中提取分类特征词的方式对网页进行分类时，分类的准确率较低且计算量较大的问题。所述方法包括步骤：从网页对应的锚文本中选取分类锚文本，确定该分类锚文本中包含的分类关键词，从网页的全部内容中查找至少包含一个所述分类关键词的语句，将查找到的语句组合形成特征文本，对所述特征文本进行文本分类处理，将该特征文本的类别确定为所述网页的类别；所述系统包括分类锚文本选取模块、分类关键词确定模块、查找模块和特征文本分类模块。本发明大大提高了分类的准确率和召回率，同时减小了分类处理过程中的计算量。
一种网页分类方法装置

[发明专利]基于规则分类器的增量医疗数据的分类方法及相关设备-CN202111576268.6在审
发明人：孙建彬;王小燕;赵青松;赵蕊蕊;游雅倩;张涛;杨克巍;姜江;葛冰峰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G16H10/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于规则分类器的增量医疗数据的分类方法及相关设备；包括：对医疗数据集预设多个类别，并确定医疗数据集中每个样本具备的属性和类别；确定对每个类别执行分类时的分类顺序；在每次分类中，计算每个该属性的属性可靠性，并得到可靠性排序；根据可靠性排序选择预定数量的属性作为初始特征子集，并构建规则分类器，利用规则分类器对样本进行分类，得到分类准确率；根据可靠性排序和分类准确率调整初始特征子集中的属性，得到目标特征子集；根据分类顺序，进行全部类别的分类，得到每次分类操作的目标特征子集和规则分类器；集成全部目标特征子集和规则分类器，用于对医疗数据集中的新样本进行分类。
基于规则分类增量医疗数据方法相关设备

[发明专利]一种在SDN上基于Transformer的DDoS攻击检测方法-CN202210275153.1在审
发明人：李为;王皓民;党芳芳;张晓良;吴克河;谢云澄;李帅;王健;任雪松;姚若钰 -专利权人：华北电力大学;国网河南省电力公司信息通信公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种在SDN上基于Transformer的DDoS攻击检测方法，采用两层分类聚焦机制，先通过Transformer模型进行一次分类和聚焦，该分类器可以检测出绝大部分的DDoS攻击，通过调整模型尽可能的检测出DDoS攻击，然后更深层次的将当前数据进行聚焦，聚焦用于检测出误检的正常流量，并将这部分流量加入样本重新训练，提高检测的准确度；然后通过CNN层对上一层的输出再次进行检测分类，该方法在保证流量检测准确率的情况下本发明模型的AUC分数为0.9990，准确率达到99.7％，精确率达到99.98％，F1分数为99.84％，召回率为99.7％。
一种 sdn 基于 transformer ddos 攻击检测方法

[发明专利]科室分类模型的验证方法、装置、设备及存储介质-CN202110564888.1在审
发明人：张云婵;王明;王鑫;侯进标;罗锐 -专利权人：康键信息技术（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了科室分类模型的验证方法、装置、设备及存储介质，用于提高科室分类模型的识别准确度，降低科室的转诊率。初始文本数据包括多条问诊信息；根据预置规则对初始文本数据进行标注，得到标注后的文本数据，标注后的文本数据包括正向文本数据和负向文本数据；基于预置数据类别对标注后的文本数据进行筛选，得到筛选后的文本数据；调用预置的科室分类模型对筛选后的文本数据进行处理，得到预置的科室分类模型的准确率；当准确率超过预设值时，确定预置的科室分类模型通过验证。
科室分类模型验证方法装置设备存储介质

[发明专利]一种卷积神经网络最优结构自动搜索方法-CN202110708875.7在审
发明人：李岳阳;张家玮;罗海驰;樊启高;朱一昕 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：通过在Rectangles数据集上进行图像分类实验时获得了98.16％的平均分类准确度，相对于现有的7层CNN结构的LeNet‑5网络得出的87.66％的准确率以及11层结构的AlexNet网络的88.96％的分类准确率，本申请方法搜索出的CNN结构能够获得更高的准确率。
一种卷积神经网络最优结构自动搜索方法

[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的直升机飞行状态识别方法-CN202110390010.0在审
发明人：熊邦书;张睿婷;欧巧凤;李新民 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：(1)去除偏离正常的飞行参数数据段；(2)飞行参数预处理；(3)制作飞行状态标签数据集；(4)设计用于飞行状态识别的一维卷积神经网络模型；(5)训练并保存网络模型参数；(6)测试数据并获取每个状态识别准确率本发明的优点是，使用所有的飞行参数作为网络输入，充分利用参数特征，增强了网络特征的多样性，提高了识别准确率；无需对飞行状态进行预分类，避免了预分类错误导致的分类误差，进一步提高了飞行状态识别的准确率；具有速度快、精度高和鲁棒性好的优点，能够准确识别出直升机的飞行状态。
一种基于卷积神经网络直升机飞行状态识别方法

[发明专利]一种主客观分类器构建方法和系统-CN201410508281.1有效
发明人：李寿山;张栋;周国栋 -专利权人：苏州大学
申请日： 2014-09-28 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明公开的主客观分类器构建方法和系统，在着眼于对问题进行训练的同时，还着眼于对问题的答案进行训练，分别在问题和答案两类文本上构建基分类器，后续通过对两个基分类器进行融合，得到最终的主客观分类器。可见，本发明在主客观分类中加入了答案分类，通过结合答案特征对问题分类进行补正、校准，实现了基于问题与答案互补的主客观分类，规避了因问题训练样本的歧义性而导致分类器准确率低的弊端，提高了利用主客观分类器对问题进行分类的准确率
一种主客观分类构建方法系统

[发明专利]基于局部显著性特征和CNN-SVM的舰船检测方法-CN201910254709.7有效
发明人：曾操;唐小虎;刘洋;苏海龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-03-31 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部显著性特征和CNN‑SVM的舰船检测方法，用于解决现有技术中存在的复杂背景下舰船检测准确率较低的技术问题。实现步骤为：1.构建训练样本集；2.构建CNN‑SVM舰首点分类模型；3.构造显著性特征提取算子；4.对待检测舰船图像进行预处理；5.对待检测舰船图像的疑似舰船首部显著性特征点进行检测；6.提取待检测舰船图像的舰船首部显著性特征点本发明设计构造显著性特征提取算子能够有效提高舰首点的召回率，同时利用CNN‑SVM舰首点分类模型提高舰首点分类准确率，从而提高复杂场景下的舰船检测准确率。
基于局部显著特征 cnn svm 舰船检测方法

[发明专利]文本分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211488075.X有效
发明人：王磊;赵盟盟;吴文哲;谭韬;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本分类方法、装置、电子设备及存储介质。文本分类方法包括：获取待分类文本，通过预设带转换器的双向编码器表征模型对所述待分类文本的类别进行预测，得到所述待分类文本的参考类别；获取词频逆向文件频率的预设映射函数，通过所述词频逆向文件频率的预设映射函数，对所述待分类文本在所述参考类别下的属性进行映射，得到参考词频逆向文件频率；获取满足召回率要求和准确率要求的词频逆向文件频率阈值，若所述参考词频逆向文件频率大于或者等于所述词频逆向文件频率阈值，则将所述参考类别识别为所述待分类文本的目标类别本申请能够在使得文本分类的准确率较高的基础上，还避免文本分类的召回率过低。
文本分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于局部特征的脸型分类方法-CN201610486249.7在审
发明人：孙劲光;邓智硕;王伟 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2016-06-27 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：针对传统脸型分类算法特征点定位不准和过度依赖轮廓曲线的问题，提出一种人脸轮廓圆形邻域局部特征表达和脸型分类模型。首先，初步定位脸型轮廓特征点，然后在特征点周围选取三重八连通圆形邻域，通过计算一级邻域、拓展邻域与中心区域间的纹理变化，生成二进制编码序列，构造脸型局部特征向量；最后设计OVO‑RBF‑SVM多分类模型，实现脸型分类。本文方法在CAS‑PEAL人脸库上进行脸型类型判别，获得了94.28％的准确率；在相同情况下，分别与基于主动形状模型和基于下颌曲线模型的脸型类型判别方法进行对比，准确率分别提高了6.64％和6.58％。本文所研究的方法在一定程度上解决了特征点定位相对不准确导致误差增加的问题。尽可能多利用图片原始信息，保证轮廓特征提取的准确率，具有较强的鲁棒性。通过实验证明了，本文方法适用于脸型分类。
一种基于局部特征脸型分类方法