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[发明专利]一种单核与双核结合的在线分类器-CN202010822984.7在审
发明人：宋爱民;王岩;王爱齐 -专利权人：大连交通大学
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种单核与双核结合的在线分类器，属于机器学习技术领域，包括单核与双核结合的在线分类器，包括两个不同核长的高斯核k(S)(·,·)和k(B)(·,·)的组合形式，将单核与双核方法相结合，构建在线核分类器，在第一阶段，对现有技术进行改造，采用双核支持向量替代的单核支持向量，一旦一个核长选取不合适，同时采用并行投影技术，提高分类器的收敛速度。当分类器规模达到指定的上限时，分类器进入第二阶段，仅仅对核长小的支持向量进行更新，结合子空间投影技术进行稀疏化处理，克服分类器对核长参数依赖性大的缺陷；提高分类器的收敛速度；在对分类器的规模进行控制时，降低稀疏引起的分类性能上的退化。
一种单核结合在线分类

[发明专利]基于知识引导的小样本图像识别系统-CN202310058204.X在审
发明人：陈静静;卓林海;姜育刚 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明系统包括基于知识引导的参数初始化模块以及小样本分类器训练模块。本发明先构建视觉以及语义知识图谱，之后通过参数初始化模块利用知识图谱将知识从预训练的分类器中迁移到小样本的数据集中，最终生成小样本分类器的初始化参数。之后小样本分类器训练模块利用得到的初始化参数初始化小样本分类器的参数，并在小样本数据集上训练得到小样本图像分类器，用于对小样本图像进行识别。本发明引入双流知识图谱能够提供更强的类别之间的联系，为小样本分类器提供更好的初始化参数，使分类器在样本较少的情况下快速收敛，从而提高分类器的分类性能。
基于知识引导样本图像识别系统

[发明专利]一种会计凭证分类方法及装置-CN201810516712.7在审
发明人：施享 -专利权人：马鞍山市润启新材料科技有限公司
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种会计凭证分类方法及装置，分类方法包括以下步骤：A、数据采集模块采集凭证单据数据并传输至微处理器处理；B、微处理器将采集的数据传输至存储器存储；C、使用者通过指纹验证通过后进入系统并调取存储器中存储的数据，同时发送至分类模块进行分类；D、将分类的会计凭证数据通过数据传输单元传输至后台服务器，本发明采用的分类方法操作简单，安全性能好，能够降低人工成本，提高工作效率。
分类会计凭证微处理器数据采集模块数据传输单元采集存储器存储后台服务器存储器传输安全性能分类模块工作效率凭证单据人工成本数据传输数据通过指纹验证调取存储发送

[发明专利]基于多个元分类器加权集成的stacking污水处理故障诊断方法-CN201911043358.1在审
发明人：许玉格;莫华森;罗飞;邓晓燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多个元分类器加权集成的stacking污水处理故障诊断方法，通过构造一个两层的叠加式框架结构，选择3种对不平衡数据有不错分类效果的分类算法，即SVM、RVM、WELM作为基分类器，得到基分类器对原始训练集的预测结果作为第二层元分类器的输入，同样选择SVM、RVM、WELM作为元分类器，对元分类器进行加权集成得到最终诊断模型，通过最终诊断模型输出分类结果即为待测数据对应的故障诊断结果。实验证明，本方法通过对多个元分类器进行加权集成提高了算法的多样性和稳定性及对污水处理故障类的分类准确率，进而有效提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
基于多个元分类加权集成 stacking 污水处理故障诊断方法

[发明专利]一种大规模类别层级文本分类方法-CN202110743721.1在审
发明人：谭军;潘嵘;毕宁;任天宇;黄嘉树 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种大规模类别层级文本分类方法，该方法将深度学习网络应用于平面分类器方法和全局分类器方法，分别对其进行分类计算，一方面在平面分类器方法上与机器学习方法对比分类性能，另一方面在深度学习方法上对比全局分类器方法在学习层级依赖信息后是否比平面分类器有着更好的表现；采用平面分类器时，与机器学习方法一致，不考虑层级结构，损失函数仅考虑训练集的经验损失函数；采用全局分类器时，将层级结构纳入考虑，损失函数中加入正则化项的惩罚；基于文本分类任务中经典的神经网络模型CNN
一种大规模类别层级文本分类方法

[发明专利]一种基于近邻传播聚类的集成分类器构建方法-CN201610043784.5在审
发明人：孟军;郝涵 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2016-01-22 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于近邻传播聚类的集成分类器构建方法，包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、获取特征距离负矩阵；S3、利用近邻传播聚类算法对特征进行聚类；S4、构建基分类器；S5、重复S4，直到基分类器数量达到预设值；S6、筛选基分类器；S7、基分类器集成。本发明能够与现有的特征过滤方法配合使用，具有更广阔的运用前景；采用bicor相关系数为关联准则利用近邻传播聚类对基因进行分组，并在此基础上采用随机选择的方式构建特征子空间，从而可以获得存在差异性和更优的基分类器；利用多数投票法进行融合基分类器，本发明的方法能够获得更好的分类效果，同时分类性能稳定。
一种基于近邻传播集成分类构建方法

[发明专利]使用基于网络的门户对产品和服务的性能报告-CN201711160211.1在审
发明人： D.杜宁 -专利权人： E半球股份有限公司
申请日： 2011-11-14 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种方法包括从源获取性能信息，其中性能信息涉及产品和/或服务；使性能信息能够被评审以由此产生审查和分类后的性能信息；接收审查和分类后的性能信息，其中审查和分类后的信息包括已经对于可靠性审查以及根据可靠性而分类的性能信息；以及使用审查和分类后的性能信息生成报告，其中报告指示产品和/或服务的性能影响。
使用基于网络门户产品服务性能报告

[发明专利]使用基于网络的门户对产品和服务的性能报告-CN201180065105.X在审
发明人： D·杜宁 -专利权人： E半球股份有限公司
申请日： 2011-11-14 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种方法：包括从源获取性能信息，其中性能信息涉及产品和／或服务；使性能信息能够被评审以由此产生审查和分类后的性能信息；接收审查和分类后的性能信息，其中审查和分类后的信息包括已经对于可靠性审查以及根据可靠性而分类的性能信息；以及使用审查和分类后的性能信息生成报告，其中报告指示产品和／或服务的性能影响。
使用基于网络门户产品服务性能报告

[发明专利]数字全息三维物体识别方法与系统-CN201010541725.3有效
发明人：杨光临 -专利权人：北京大学
申请日： 2010-11-12 - 公布日： 2011-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：获取形变样本；采用线性核函数，利用支持向量机网络训练所述形变样本，得到支持向量和分类函数；确定所述分类函数和组合滤波器的相似性；基于所述相似性，将分类函数系数和所述支持向量组合到一起，构建相关滤波器具有良好的泛化性能和并行快速运算的特点，在所有滤波器中，SVM相关滤波器具有最优的抗平面内旋转和抗噪声性能力。
数字全息三维物体识别方法系统

[发明专利]一种联邦多任务学习中基于特征提取-子任务分类器的数据标签分类方法及系统-CN202210438889.6有效
发明人：郭帅帅;王謇达;史高鑫;张海霞 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种联邦多任务学习中基于特征提取‑子任务分类器的数据标签分类方法及系统，适用于中央节点式联邦学习系统。为了提升整体模型的有效性和精度并解决标签缺失数据的问题，本发明通过两步分离式的联邦多任务学习训练方式，实现了一个“特征提取‑子任务分类器”的统一网络架构设计。该设计方法能够解决联邦多任务学习中多标签数据的部分标签缺失问题并拥有较高的模型性能以及测试精度，最终训练出一个高性能多标签分类器网络，同时保护了用户节点的数据隐私。
一种联邦任务学习基于特征提取分类数据标签方法系统

[发明专利]一种适于多任务迭代学习记忆的遥感图像分类方法-CN202011074327.5有效
发明人：彭剑;李海峰;黄浩哲;陈力;崔振琦 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种适于多任务迭代学习记忆的遥感图像分类方法，包括：初始化模型分类器之前的参数、固定权重、临时权重，利用参数权重预测性能；利用第一个任务的训练数据计算模型中每个参数的敏感性；当模型学习新的任务时，使用修改后的损失函数对模型进行训练，学习得到分类器之前的参数；在分类器中拓展新的神经元中的新的类，重新初始化分类器的临时权重，学习得到分类器的临时权重，利用参数权重预测性能；利用新任务的训练数据计算模型中每个参数的敏感性矩阵，计算作为下一个任务训练的损失函数中添加的参数的敏感性矩阵；每当进来一个新任务对其进行训练时，重复步骤；使用训练好的模型分类器对遥感图像进行分类。
一种适于任务学习记忆遥感图像分类方法

[实用新型]路由器电路和路由器-CN201920864599.1有效
发明人：郭杨平;张磊;谌佳琪 -专利权人：深圳市风云实业有限公司
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： H04L12/771 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种路由器电路和路由器，涉及计算机网络的技术领域，包括：传输接口单元、加速器和处理单元，加速器分别与传输接口单元和处理单元连接，且处理单元包括多核处理器。传输接口单元接收和发送报文，加速器对报文进行分类处理，得到分类结果，根据分类结果，对报文和分类结果进行分类存储，处理单元对报文进行转发处理。多核处理器采用通用多核处理器，并利用加速器对报文的分类，加强路由器的存储访问性能。采用通用的计算机语言对处理单元进行开发，降低开发难度，缩短开发周期，降低开发成本。
处理单元加速器报文传输接口单元多核处理器分类结果路由器本实用新型计算机语言路由器电路存储访问发送报文分类处理分类存储开发周期转发处理通用的开发计算机网络通用分类

[发明专利]一种变压器绕组振动的光纤无源在线监测系统-CN202010267379.8有效
发明人：吴慧娟;王宇丰;王超群;粟永阳;袁平恒 -专利权人：南京艾森斯智能科技有限公司
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01H9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器绕组振动的光纤无源在线监测系统及方法，涉及电力系统安全监测技术领域，本发明采用全分布式光纤振动传感技术对变压器油箱内部绕组和铁芯的振动状态进行动态直接测量和在线监测。利用光纤的无源及柔韧性，安装在变压器高温油箱内部，通过沿绕组缠绕方式进行敷设；此外通过深度学习特征与传统人工特征同步提取与融合方式，来挖掘变压器绕组不同故障模式下时空振动信号的可分辨特征，并采用多种分类器对其进行分类识别，评估分类器性能，最终选择性能最优的分类器进行事件分类，实现绕组在线监测诊断，该发明方法可以实现高可靠、高稳定的故障类型识别，能有效避免其他在油箱外部进行间距测量的不准确性。
一种变压器绕组振动光纤无源在线监测系统

[发明专利]一种基于非均匀粒度分类的云环境任务调度方法-CN201510059566.6有效
发明人：邵雯娟;金仙力;陈晶晶 -专利权人：南京理工大学紫金学院
申请日： 2015-02-04 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非均匀粒度分类的云环境任务调度方法，该方法包括对云系统中的资源向量进行分类预处理，建立资源向量的初始样本矩阵；对样本矩阵作极差标准化处理；以样本间欧式距离为相似性测度函数，对得到的样本矩阵执行聚类操作，得到聚类谱系图；通过选择合适的分类阈值T，最终得到三个资源分类计算型、带宽型、存储型；计算各分类资源总的综合性能CrGPi，对各分类中的资源按性能从高到低进行排序；对系统中调度的任务，计算任务资源期望tGP、任务偏好系数tRP，根据tRP，在相应分类类别中优先选择负载较轻，且资源综合性能最优的资源，调度器将该资源分配给此任务；计算用户满意度Usatisfy，衡量用户实际获得的资源与期望要求的符合程度
一种基于均匀粒度分类环境任务调度方法

[发明专利]基于分类器融合及诊断规则的室性早搏识别系统及方法-CN201710106859.4有效
发明人：周飞燕;金林鹏;董军 -专利权人：中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分类器融合及诊断规则的室性早搏识别系统及方法，所述系统包括：分类单元，包括用以独立处理心电图数据的LCNN分类模块和RNN分类模块，LCNN分类模块包括m个不同结构的第一分类器，至少用以输出m个第一分类结果，RNN分类模块包括n个不同结构的第二分类器，至少用以输出n个第二分类结果；融合单元，用以依据融合决策规则将第一分类结果和第二分类结果进行融合决策得到融合结果；判别单元，用以依据PVC病理特征对融合单元判断出的非本发明将LCNN及RNN两种分类器的分类结果进行融合，并融入PVC病理特征，采用机器学习与疾病诊断规则相结合的方法，提升了PVC识别的整体分类性能及准确率。
基于分类融合诊断规则早搏识别系统方法