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[发明专利]基于双层子分类模型的用户价值分类方法及装置-CN202210669157.8在审
发明人：曹煜 -专利权人：上海幻电信息科技有限公司
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于双层子分类模型的用户价值分类方法及装置，该方法包括：获取用户特征数据和对象特征数据，将用户特征数据与对象特征数据进行关联得到第一特征数据矩阵和第二特征数据矩阵；将用户特征数据输入至第一子分类模型中，对用户价值层级进行分类得到用户层级分类，为每个层级分类设置对应的第二子分类模型；利用第一特征数据矩阵对每个层级分类对应的第二子分类模型进行训练，得到每个层级分类对应的用户群模型；依据用户层级分类、第二特征数据矩阵以及各个层级分类对应的用户群模型对相对用户价值进行预测本申请对用户价值层级进行分类得到用户层级分类，提升对用户价值的预测精准度。
基于双层分类模型用户价值方法装置

[发明专利]一种基于图像识别的尿隐血分类方法和系统-CN202310840270.2在审
发明人：李婷;徐楼喆;陈祎;陈姝蓉;柯旖旎;陈涧杨;许瑜 -专利权人：中国医学科学院生物医学工程研究所
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的尿隐血分类方法和系统，属于图像识别、医疗诊断技术领域，包括：获取样本数据集；为样本数据集中的尿液图像数据添加分类标签；对样本数据集中的尿液图像数据进行预处理；计算各个预处理后的尿液图像数据在各个颜色通道的颜色平均值；根据在各个颜色通道的颜色平均值计算分类参数值：计算六个分类标签下的尿液图像数据的分类参数值的平均值；根据六个分类标签下的尿液图像数据的分类参数值的平均值，计算六个分类标签彼此之间的五个分类阈值；获取实时尿液图像数据；计算实时尿液图像数据的分类参数值；将实时尿液图像数据的分类参数值与五个分类阈值进行比较，输出实时尿液图像数据的尿隐血分类结果。
一种基于图像识别隐血分类方法系统

[发明专利]高压变压器工况模式识别与数据分类方法及系统-CN201810134503.6有效
发明人：张玄武;蔡一彪;罗静;吴芳基;卢天华 -专利权人：杭州安脉盛智能技术有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种高压变压器工况模式识别与数据分类方法，包括以下步骤：采集高压变压器的工况数据，将所述工况数据定义为数值型工况数据和字符型工况数据；分别构建数值型工况数据和字符型工况数据的工况模式识别分类器，记作第一工况模式识别分类器和第二工况模式识别分类器，根据构建好的第一工况模式识别分类器和第二工况模式识别分类器对待分类的工况数据进行分类识别，得到分类结果。本发明的方法应用了大数据技术，将采集到的变压器进行在线监测，并且将数据建立成第一工况模式识别分类器和第二工况模式识别分类器，通过对工况模式数据进行识别分类，并且，随着数据量的增加和积累，分类会不断被细化和精确化
高压变压器工况模式识别数据分类方法系统

[发明专利]一种元器件分类识别方法及电子设备-CN202210043273.9在审
发明人：谢国清;刘军 -专利权人：百芯智能制造科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本申请提供了一种元器件分类识别方法及电子设备，这种元器件分类识别方法包括获取已知元器件的初始分类数据；对已知元器件的初始分类数据进行筛选，获取不同层级的分类数据；分别对不同层级的分类数据进行排序以及编码，生成已知元器件的分类编码数据；根据分类编码数据，对未知元器件进行分类识别，生成未知元器件的分类编码数据。这种元器件分类识别方法通过对现有元器件数据的层级筛选以及分类编码构构建，形成了以已知元器件为基础的元器件分类识别字典，同时构建完成了一个包含树形结构的分类编码字典，为后期对元器件分类数据的使用以及查询打下了牢固的基础，大大提高了元器件分类识别的有效性和高效性。
一种元器件分类识别方法电子设备

[发明专利]基于类增学习的对象分类方法、图像分类方法及相关设备-CN202311070387.3在审
发明人：戴勇;洪晓鹏;王耀威;蒋冬梅;王亚斌;马智恒 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于类增学习的对象分类方法、图像分类方法及相关设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取提示码本和训练数据特征表示；将提示码本和训练数据特征表示输入至原始分类模型的提示组合网络进行提示预测得到组合提示数据；通过原始分类模型的提示加权网络对组合提示数据和训练数据特征表示进行加权处理得到加权提示信息；通过原始分类模型的分类网络对加权提示信息和训练数据特征表示进行分类得到分类预测结果；根据分类验证结果和分类预测结果对原始分类模型进行优化得到目标分类模型；通过目标分类模型对目标数据进行分类得到目标分类结果本申请能够在新增数据时保留旧知识学习，提高分类准确性，降低数据量存储。
基于学习对象分类方法图像相关设备

[发明专利]数据分类方法、数据分类模型的训练方法及系统-CN201910426028.4有效
发明人：林博 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书公开了数据分类方法、数据分类模型的训练方法及系统，获得用于处理所述待分类数据字段的数据库操作语句；对所述数据库操作语句进行解析，获得用于处理所述待分类数据字段的操作参数；针对所述操作参数进行特征提取，获得对应的操作特征；调用训练得到的数据分类模型对所述操作特征进行分类，以获得所述待分类数据字段的分类结果。
数据分类方法模型训练系统

[发明专利]一种环境检测方法-CN201510258723.6在审
发明人：巫立斌 -专利权人：巫立斌
申请日： 2015-05-20 - 公布日： 2015-09-02 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明涉及环境监控技术领域，具体涉及一种环境检测方法，包括：获取采集终端数据，判断该数据是否为标准格式，若不是，则将该数据进行格式编码，编辑成标准格式数据；将该标准格式数据进行分类，并将分类后的分类数据分别发送至分类后台数据库；建立数据监控平台，该数据监控平台通过镜像获取各个数据库之间的分类数据。本发明通过采集终端数据进行格式化封装，并对该标准格式数据进行分类，并将分类后的分类数据分别发送至分类后台数据库，同时数据监控平台不直接接受该数据库数据，而是通过镜像调用所需数据，大大降低了带宽使用率。
一种环境检测方法

[发明专利]一种数据分类分级方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210579320.1在审
发明人：王爽;郭兰停;王帅;李帜 -专利权人：杭州锘崴信息科技有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种数据分类分级方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取数据分类分级模型和标准化处理后的待分析数据；采用该分类分级模型对该待分析数据进行特征提取，以确定其数据特征；采用该分类分级模型根据所述数据特征对待分析数据进行分类，得到分类结果；采用该分类分级模型根据预设的分级规则和分类结果对待分析数据进行分级，得到分级结果；输出分级结果。本发明实施例的技术方案，通过对待分析数据进行特征提取以实现分类分级，提高了数据分类分级处理的准确性；同时提供了基于可信执行环境技术的数据分类分级方法，为数据和模型提供数据传输安全、计算安全、存储安全等全生命周期的隐私安全保护
一种数据分类分级方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据分类方法、系统及电子设备-CN202111395446.5有效
发明人：张信明;黎兰兰 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据分类方法、系统及电子设备，获得待分类数据，提取待分类数据的特征信息，将待分类数据的特征信息输入至第一分类模型，获得分类结果，将分类结果确定为待分类数据的类型，第一分类模型为：基于通过多个第二分类模型标记的非敏感数据进行训练得到的，每个第二分类模型分别通过第二分类模型所在的设备中存储的敏感数据训练得到。本方案通过第一分类模型进行分类，而第一分类模型是基于非敏感数据训练得到的，非敏感数据是通过多个第二分类模型进行标记的，而第二分类模型是基于各设备自身存储的敏感数据训练得到，这就使得第一分类模型并未直接基于敏感数据进行训练，而是基于非敏感数据进行训练得到的，避免了隐私泄露的问题。
一种数据分类方法系统电子设备

[发明专利]语音分类模型的训练方法、语音分类方法及相关装置-CN202110762453.8在审
发明人：张军伟;李诚 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本申请公开语音分类模型的训练方法、语音分类方法及相关装置、设备、存储介质，其中，训练方法包括：获取至少一个类别的语音数据，同一类别的语音数据构成一个语音数据集；提取语音数据集中每个语音数据的语音特征；利用语音数据集中的语音特征对语音分类模型中的子分类模型进行训练；语音分类模型包括至少一个子分类模型，子分类模型与语音数据集一一对应。通过对语音数据进行类别分类，形成对应语音数据集，利用语音特征训练对应的子分类模型，从而得到识别所需类别语音数据的语音分类模型。本申请仅利用新类别的语音数据来进行训练，即可使得语音分类模型实现对新类别的分类。
语音分类模型训练方法相关装置

[发明专利]一种数据处理方法以及设备-CN201910672042.2有效
发明人：闫桂霞;王晓利;林媛;周明 -专利权人：腾讯科技（武汉）有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种数据处理方法以及设备，其中方法包括如下步骤：获取至少两个时间段的反馈数据；对所述至少两个时间段的反馈数据进行聚类，生成多个数据分类和每个数据分类对应的分类关键词；确定数据分类中目标反馈数据的目标数量与数据分类中反馈数据的总量的比例，作为反馈比例；所述目标反馈数据是指一个数据分类中属于目标时间段的反馈数据，所述至少两个时间段包含所述目标时间段；根据每个数据分类的反馈比例和每个数据分类的分类关键词，确定用于进行告警的数据分类，作为目标数据分类；根据所述目标数据分类生成告警信息。
一种数据处理方法以及设备

[发明专利]一种电力序列数据分类方法和装置-CN202010603559.9在审
发明人：肖勇;杨劲锋;周密;钱斌 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力序列数据分类方法和装置，用于降低数据分类成本。本发明包括：获取预置已分类电力序列数据，对预置已分类电力序列数据进行数据预处理，生成处理数据集；按第一预定数量从处理数据集中提取模型构建数据；采用模型构建数据和DTW重心平均算法，构建初始径向基神经网络模型；按第二预定数量从处理数据集中提取模型训练数据；采用模型训练数据对初始径向基神经网络模型进行训练，得到目标径向基神经网络模型；接收预置终端发送的待分类电力序列数据；使用目标径向基神经网络模型对待分类电力序列数据进行分类，生成待分类电力序列数据的分类结果，降低径向基神经网络内核转化的开销，降低了电力序列数据的分类成本。
一种电力序列数据分类方法装置

[发明专利]一种网页数据分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310010430.0在审
发明人：郝伟;沈传宝;刘加瑞 -专利权人：安徽华云安科技有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种网页数据分类检测方法、装置、设备及存储介质，属于网页安全检测技术领域。其中，网页数据分类检测方法包括：获取待分类检测的网页数据中的HTML数据并解析，生成全文路径列表、全文本检索数据；根据全文路径列表、全文本检索数据和HTML数据建立特征工程，生成待检测数据；将待检测数据输入网页数据分类模型，输出待分类检测的网页数据对应的类别；根据待分类检测的网页数据对应的类别确定待分类检测的网页数据的风险等级。以此方式，能够有效地提高网页数据分类检测结果的准确度，并且在得到检测结果后，仍然可以通过实际网页数据分类结果对网页数据分类模型进行反馈优化。
一种网页数据分类方法装置设备存储介质

[发明专利]目标识别方法及装置、设备及计算机可读存储介质-CN201910377702.4在审
发明人：张斌 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，采集待分类对象的网络行为数据，依据网络行为数据，统计特征数据，并将特征数据输入预设的分类模型，得到分类模型输出的分类结果，分类结果用于指示待分类对象属于或不属于预设分类，可见，能够利用网络行为数据，确定待分类对象是否属于预设分类，实现对于目标的识别，并且，因为特征数据包括与将待分类对象识别为预设分类的概率正相关的正向特征数据、以及与将待分类对象识别为预设分类的概率反相关的反向特征数据
分类对象预设特征数据网络行为数据计算机可读存储介质分类分类结果分类模型目标识别统计特征正相关概率正向采集输出申请

[发明专利]一种大数据分类系统-CN201410843978.4在审
发明人：赵迪;刘焰龙 -专利权人：芜湖乐锐思信息咨询有限公司
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种大数据分类系统，由数据源，数据分类单元，数据编号单元，云数据库依次连接构成，所述数据编号单元还包括：数据位置编号，数据时间编号，数据容量编号；所述数据分类单元有效地将所属数据源进行类别的分类，在不同的类别数据下，采用所述数据编号单元，对不同类别的相同类型数据进行数据位置，数据时间，数据容量的类别进行分类，并存入云数据库中，实现树状型分类结构分类存储，大大减少了需要处理的数据，在短时间内迅速、准确的实现数据的分类，从而有效提高了数据分类流程的执行效率，降低了对相关数据管理的复杂度，也减轻了系统的运算负荷。
一种数据分类系统