“分类准确率”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网_专利查询网

首页在售求购查询申请展会资讯专利榜企服商城升级VIP

立即登录免费注册

在售专利
求购专利
查询专利
新闻资讯
技术展会
招商加盟
专利榜

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

专利名称

专利名称
专利号码
专利分类
申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

专利下载VIP

公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

钻瓜专利网为您找到相关结果2789158个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于相似性度量的专利分类方法-CN202010832816.6在审
发明人：周连科;王红滨;王念滨;张毅;仝彤;刘鹏;席泽盛;崔琎 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种基于相似性度量的专利分类方法，它属于文本分类技术领域。本发明解决了采用现有的专利分类方法对专利分类的准确率低的问题。本发明考虑专利说明书摘要的特征，将CHI统计量和余弦相似度相结合后，再结合IPC分类号的相似性，提出一种基于混合相似度的专利分类方法。针对权利要求书，提出一种基于权利要求书相似度的专利分类方法。根据抽取出来的SAO‑x多维结构，计算权利要求书相似度，基于相似度结果采用KNN分类算法对专利进行分类。与现有的专利分类方法相比，本发明进行专利自动分类的准确率达到70％以上，降低了人工分类在主观层面上产生的分类误差。本发明可以应用于文本分类技术领域。
一种基于相似性度量专利分类方法

[发明专利]一种基于深度学习的点云数据分类方法及系统-CN202011371538.5在审
发明人：李清;冯薇玺;黄安子 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-12 - 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点云数据分类方法及系统，方法包括：获取待处理的点云数据中采样点的采样信息；根据采样点分类算法将全部采样点分类成若干采样点集合；根据所述采样信息获取不同的采样点集合之间的关联关系；将关联关系输入至预设的分类模型中，得到每个采样点集合对应的分类标签；根据采样点集合对应的分类标签，得到采样点集合内每个采样点的分类标签。本发明将传统对采样点进行分类的过程转化为对采样点集合的分类过程，提升了分类效率；构建了采样点集合之间的关联关系，并确定每个采样点集合的分类标签，提高了采样点的分类准确率；使用分类算法对采样点集合进行划分，提高了采样点的分类准确率。
一种基于深度学习数据分类方法系统

[发明专利]动物种类的分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810557223.6在审
发明人：马进;王健宗;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请中提供了一种动物种类的分类方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取待分类的动物图像，并通过多个不同的网络模型分别提取所述动物图像的特征向量；将多个不同的网络模型分别提取的所述特征向量拼接为一个合并向量；将所述合并向量输入至训练完成的卷积神经网络中以输出所述待分类的动物图像的分类结果。本申请中提供的动物种类的分类方法、装置、计算机设备和存储介质，提升识别动物种类的准确率，克服目前识别准确率低的缺陷。
计算机设备存储介质动物图像分类特征向量网络模型准确率向量卷积神经网络分类结果合并拼接申请输出

[发明专利]客服应答方法和装置-CN202010560031.8在审
发明人：马浩 -专利权人：北京汇钧科技有限公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取待应答语句，基于多维意图识别模型，识别待应答语句对应的第一多维分类结果；获取待应答语句对应的填槽语句，根据第一多维分类结果和填槽语句，确定待应答语句对应的目标多维分类结果；基于分类结果与场景的映射关系，根据目标多维分类结果，生成待应答语句对应的应答语句。该实施方式能够简化系统架构，降低模型训练成本，提高模型可复用性，提高意图识别结果的准确率和应答准确率。
客服应答方法装置

[发明专利]唤醒语音确定方法、装置、设备及介质-CN202010992171.2有效
发明人：靳源;冯大航;陈孝良 -专利权人：北京声智科技有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本公开实施例提供的技术方案，通过一次分类，初步确定待处理语音是否为唤醒语音后，在确定是的情况下，进行二次分类验证，通过两次分类，能够避免误唤醒，提高唤醒准确率。且在二次验证时基于一次分类的分类结果进行特征提取，以插值的方式来得到目标长度，这样并未限定特征提取的语音特征的长度，能够有效避免语音特征中包括静音段或唤醒词不全的情况，进而提高了唤醒准确率和成功率。
唤醒语音确定方法装置设备介质

[发明专利]一种基于小样本学习的客服对话文本的分类方法和系统-CN202110123060.2有效
发明人：李肯立;刘恩吏;唐卓;阳王东;曹嵘晖;肖国庆;刘楚波;周旭 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本学习的客服对话文本的分类方法，为了处理客服对话文本数据中数据倾斜的问题，采用一种基于匹配网络的方法来提高算法在小样本类别上的分类准确率；其中，为了解决在客服对话数据中特有的问候语以及其他语句对关键语句造成的干扰问题，本发明引入了层次编码器来减少这部分对于预测的干扰；然后，在实际的文本分类阶段，应用本发明提出的原型网络加多层次编码器算法将有效地提高分类器在小样本类别上分类的准确率。
一种基于样本学习客服对话文本分类方法系统

[发明专利]基于SFM-DCNN的层次特征文本分类方法和系统-CN202010097431.X有效
发明人：余本功;王胡燕;朱梦迪;汲浩敏 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于SFM‑DCNN的层次特征文本分类方法和系统，涉及文本分类领域。本发明在特征选择阶段，使用语义特征句向量来表示待分类文本，语义特征句向量能够高效捕获上下文语义联系、空间信息和位置信息等多种语义信息，并将获取的信息进行强化，能够捕获高级的全局语义信息，从而能够有效的提高文本分类的准确率；在特征获取阶段，采用多通道层次特征，能够在获得关键特征的同时进行多层次特征获取，对特征起到强化作用，有效减少了特征的丢失，从而进一步提高文本分类的准确率。
基于 sfm dcnn 层次特征文本分类方法系统

[发明专利]一种基于遥感图像的设施农用地多类别识别与分类方法-CN202210406400.7有效
发明人：钟新利;刘思杰;王小刚;上伟;李宗澍 -专利权人：陕西自然资源勘测规划设计院有限公司;刘思杰
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明属于设施农用地分布形态研究与优化领域，具体涉及一种基于遥感图像的设施农用地多类别识别与分类方法，解决现有神经网络对设施农用地识别精度低的问题。方法基于语义分割神经网络实现，语义分割神经网络包括依次设置的初始化模块、Encoder模块、金字塔池化模块和解码模块；利用该网络，对遥感图像进行设施农用地分类定位，实现了对于多分类结果准确率65％以上，单分类结果准确率90％以上的分类定位，减少了设施农用地实地调查所需人力物力，加快了设施农用地调查速度。
一种基于遥感图像设施农用类别识别分类方法

[发明专利]改进MobileNetv2网络的驾驶行为分类方法-CN202210431467.6有效
发明人：陈浩;佘堃;于钥;姚奡如 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种改进MobileNetv2网络的驾驶行为分类方法，包括制作驾驶行为数据集；将驾驶行为数据集划分为训练集和测试集；使用训练集和测试集对改进MobileNetv2网络进行训练，得到驾驶行为类别图；使用改进MobileNetv2网络在测试集上分类准确率最高的权重进行部署，对驾驶行为类别进行分类，本发明能够直接在车载嵌入式设备部署，不再受制于网络因素，独立地实现驾驶行为分类，解决了现有的方法受制于网络，降低了驾驶行为分类的准确率的问题。
改进 mobilenetv2 网络驾驶行为分类方法

[发明专利]一种基于二分类器的生物标志物发现方法及系统-CN202211292442.9在审
发明人：张锡哲;王菲;孙开金 -专利权人：南京脑科医院
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二分类器的生物标志物发现方法及系统，应用于医学分析领域，包括：基于bagging思想，构建正负样本数据集，划分为训练集和测试集，并通过训练集训练二分类器；通过投票法计算测试集在二分类器上的分类准确率，并基于零假设和中心极限定理，以分类准确为统计量，计算分类准确率的显著性，输出符合预设阈值条件的二分类器；通过标签集置换对二分类器性能的显著性进行评估，评估待测数据是否符合预设阈值条件，以确定最终的生物学标志物本发明不需数据样本满足正态分布，且适用于多维数据的生物标志物发现，提高了生物标志物发现的准确与适用性。
一种基于分类生物标志发现方法系统

[发明专利]一种基于DCGAN-CNN的故障分类方法-CN202211046543.8在审
发明人：黑新宏;张宽;费蓉;姬文江;谢国;高苗 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DCGAN‑CNN的故障分类方法，首先使用小波变换对故障信号提取时频特征信息，构成新的特征故障数据集；然后基于卷积网络构建生成器和判别器；将特征故障数据集输入到DCGAN网络模型中进行训练，当训练结束后生成合成故障数据样本；将合成故障数据样本添加到特征故障数据集中，并划分训练集和测试集；基于CNN构建分类器，使用训练集对网络进行训练得到CNN分类模型；使用测试集对分类模型测试，并通过准确率、精准率、召回率以及F1‑Score评价指标进行模型评估。本发明通过小波变换结合DCGAN进行数据增强来提高数据不平衡下的故障诊断准确率。
一种基于 dcgan cnn 故障分类方法

[发明专利]一种基于类间识别力特征的遥感场景分类方法-CN201810223998.X有效
发明人：李士进;袁俐新;朱小明;万定生;冯钧;朱跃龙 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于类间识别力特征的遥感场景分类方法，找到训练样本唯一聚类质心，通过计算聚类质心与样本在特征空间中的距离，将距离曲线拐点对应的值作为阈值；通过任意两图像样本之间的距离由于阈值的大小，判断场景样本是否相似，并累加各个场景下的相似图像，计算场景重叠率；排除掉造成高重叠率的串接特征后，利用基于类内离差平方和与类间离差平方和比值的特征评价指标，为各类场景图像选择指标值最好的表示特征。实际应用中，本发明具有极高的分类准确率，并且经实验验证，本发明的全局分类准确率高于现有的一些有代表性的场景分类方法。
一种基于识别力特征遥感场景分类方法

[发明专利]一种集成卷积神经网络人脸情感识别方法-CN201611086868.3有效
发明人：文贵华;侯志 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种集成卷积神经网络人脸情感识别方法，主要步骤包括以下步骤：步骤1、利用每层参数递减，限定参数范围的方法随机生成大量的CNN卷积神经网络模型；步骤2、对每一个随机生成的CNN卷积神经网络模型进行训练，得到一个分类器；步骤3、计算每个分类器的在验证集上面的准确率；步骤4、选择准确率最高的m个分类器；步骤5、利用贝叶斯融合算法将m个分类器进行融合。
一种集成卷积神经网络情感识别方法

[发明专利]基于高斯混合模型的不平衡数据集分类融合方法-CN202210574907.3在审
发明人：曹宁;谭鑫 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于高斯混合模型的不平衡数据集分类融合方法，包括如下步骤：对数据集进行预处理；通过基于混合高斯模型(GMM)的采样模块对预处理后的数据集进行不平衡数据采样，调整不平衡比例；根据不平衡数据采样结果，利用基于变异系数加权的多分类器融合模型，进行分类和预测。本发明采用的熵权法能够更好的控制维度；使用GMM模型生成少数类样本，有利于解决少数类样本分区分散的问题；使用基于变异系数加权的综合指标，有利于充分利用训练集召回率、精确率和F1分数指标，同时基于综合指标加权的软投票方式融合多分类模型，综合考虑不同分类器对不同种类故障信息分类准确率不一致的结果，体现出不同分类器的优势，能够提高分类与预测准确率。
基于混合模型不平衡数据分类融合方法

[发明专利]基于面向对象和支持向量机的极化SAR数据分类方法-CN201410140099.5在审
发明人：焦李成;刘芳;李伟龙;马文萍;马晶晶;王爽;侯彪;李阳阳;刘静 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-04-09 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于面向对象和支持向量机的极化SAR数据分类方法，克服了现有技术中极化合成孔径雷达SAR数据受噪声影响分类准确率低，对空间信息利用不全造成错分点多的问题。本发明的具体实施步骤如下：（1）预处理；（2）特征分解；（3）设置参数；（4）合并像素；（5）合并超像素块；（6）初始分类；（7）二次分类；（8）输出结果矩阵。本发明能够克服噪声的影响，提高极化合成孔径雷达SAR数据分类的准确率，而且本发明充分利用了极化合成孔径雷达SAR数据的空间和散射特征，降低了错分点的数目，使得分类结果图像更加平滑。
基于面向对象支持向量极化 sar 数据分类方法

友情链接：交换友情链接需要网站权重大于4，网站收录10W以上，如符合条件，请联系QQ：76009968。

关于我们寻求报道投稿须知广告合作版权声明网站地图友情链接企业标识联系我们

在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

版权所有钻瓜科技（天津）有限公司津ICP备15000985号津公网安备 12019202000206号http://www.vipzhuanli.com/公布日期

咨询在线客服

咨询在线客服

tel code back_top