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[发明专利]基于信道混合样本数据增强的图片分类方法和装置-CN202110407872.X有效
发明人：邹焕新;曹旭;应昕怡;李美霖;马倩;李润林;成飞;贺诗甜;魏娟;孙丽 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于信道混合样本数据增强的图片分类方法和装置。所述方法包括：构建信道混合样本数据增强模型，将信道混合样本数据增强模型插入预先构建的分类网络的特征提取层，得到样本增强分类网络；根据图像样本训练样本增强分类网络，得到训练好的样本增强分类网络，利用训练好的样本增强分类网络进行图片分类采用本方法能够利用图像样本中的隐含信息，可以改善小型数据集中分类网络的泛化能力。
基于信道混合样本数据增强图片分类方法装置

[发明专利]文本分类器生成方法、文本分类方法、装置及计算机设备-CN201710457280.2在审
发明人：谢瑜;张昊;朱频频 -专利权人：中国电子技术标准化研究院;上海智臻智能网络科技股份有限公司;北京赛西科技发展有限责任公司
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种文本分类器生成方法、文本分类方法、装置及计算机设备，用以解决训练样本集中的样本交叉所带来的分类效果差的问题。所述文本分类器生成方法包括将训练样本集中存在样本交叉的至少两个原始样本类别进行合并操作得到新样本类别；所述训练样本集包括多个原始样本类别，每个训练样本属于所述多个原始样本类别中的一个；根据合并操作后的训练样本集训练得到第一分类器；根据属于所述新样本类别的训练样本以及所述属于所述新样本类别的训练样本所属的原始样本类别进行训练得到第二分类器，所述第二分类器用于对所述第一分类器的分类结果中分类类别为所述新样本类别的待分类文本进行再次分类，以分入相应的原始样本类别中。
文本分类生成方法装置计算机设备

[发明专利]瑕疵检测模型的建立方法及电子装置-CN202111175917.1在审
发明人：张家泓;赵士仪 -专利权人：纬创资通股份有限公司
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：基于训练样本集来建立第一分类模型，其中训练样本集包括多个训练样本。将所述训练样本分别输入至第一分类模型，以获得训练样本各自的分类结果。基于分类结果自所述训练样本中获得分类错误的多个离群样本。自所述训练样本中删除分类错误的部分离群样本，而将剩余的训练样本作为最佳样本集。基于最佳样本集来建立第二分类模型，以通过该第二分类模型来进行一瑕疵检测。
瑕疵检测模型建立方法电子装置

[发明专利]一种分类模型训练的方法及装置-CN201811555697.3有效
发明人：李国琪 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本申请提供一种分类模型训练的方法及装置，其中所述方法包括：计算各个样本特征在N个不同分类类别中的先验概率，其中，N大于1；针对每一样本特征，依据该样本特征在N个不同分类类别中的先验概率确定该样本特征的分类系数；将各个样本特征的分类系数组成分类系数矩阵，依据所述分类系数矩阵与样本特征矩阵确定待训练样本特征，所述样本特征矩阵由所述样本特征组成；采用梯度提升决策树GBDT算法对所述待训练样本特征进行训练得到分类模型本申请可以实现对样本特征的转化，为训练分类模型时的迭代提供新的特征，有助于特征工程的建设，从而提升了分类模型的分类效果。
一种分类模型训练方法装置

[发明专利]文本规范化分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210867858.2在审
发明人：田兴;黄忠品 -专利权人：宁波牛信网络科技有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种文本规范化分类方法、装置、设备及存储介质，所述方法基于预训练模型，对所述语料库中的文本句子进行训练，生成至少一类句向量样本；基于分类算法模型对所述句向量样本进行分类训练，获得分类样本；基于降维算法模型对所述分类样本进行坐标变换，获得目标样本。通过分类算法模型对预训练模型生成的句向量样本进行映射，能够将不同类别的样本分离，且能够使得不同类别的样本均匀分布在空间中，获得分类样本；然后基于降维算法，通过坐标变换，对分类样本进行降维处理，将不同类别的分类样本进一步分离，从而提高对样本数据的分类准确性。
文本规范化分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种闪光活体检测模型的构建方法、系统和检测方法-CN202310940768.6在审
发明人：刘伟华;严宇;左勇;罗艳 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请提供一种闪光活体检测模型的构建方法、系统和检测方法，涉及活体检测领域，特别是涉及一种闪光活体检测模型的构建方法，包括：获取人脸图像样本；对人脸图像样本进行处理，得到训练样本；根据训练样本的类别，对训练样本进行分类，得到分类样本，其中，分类样本包括携带有分类标签的攻击人脸样本和真实人脸样本；以分类样本作为输入，分类样本的预测深度信息作为输出，构建基于混合专家网络的预测模型；以预测模型输出的预测深度信息作为输入，预测深度信息属于各分类标签的概率作为输出，构建分类模型；利用分类样本，对预测模型和分类模型进行联合训练，得到闪光活体检测模型。
一种闪光活体检测模型构建方法系统

[发明专利]SVM分类器训练样本获取方法、训练方法及其系统-CN201310269484.5在审
发明人：苗广艺;路香菊;单霆 -专利权人：广州华多网络科技有限公司
申请日： 2013-06-28 - 公布日： 2014-12-31 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提供一种SVM分类器训练样本获取方法、训练方法及其系统，包括：计算获取SVM分类器的各个样本的距离；根据各个所述样本的距离，对所述样本进行第一次聚类，获取至少一个第一分类，以及各个所述第一分类包含的样本；对所述样本进行第二次聚类，获取至少一个第二分类，以及各个所述第二分类包含的样本；其中，所述第二距离阈值大于所述第一距离阈值；将只包含一个样本的所述第二分类中的样本划分为孤立样本；分别在各个所述第一分类中选取一个样本作为代表样本，根据所述代表样本和所述孤立样本设置所述SVM分类器的训练样本。可以有效减少样本的数量，降低分类器的样本空间的复杂性，使分类器训练更加简单，更加有效。
svm 分类训练样本获取方法及其系统

[发明专利]用于机器学习模型的金融数据分类方法、装置及电子设备-CN201910934088.7在审
发明人：王鹏;高明宇;张潮华;郑彦 -专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于机器学习模型的金融数据分类方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：基于正样本集合和未分类样本集合生成训练数据集合；基于所述训练数据集合和分类算法生成数据分类模型；通过所述数据分类模型对所述未分类样本集合进行分类，生成训练正样本集合和训练负样本集合；通过所述正样本集合和所述训练正样本集合生成用于机器学习模型的正样本金融数据；以及通过所述训练负样本集合生成用户机器学习模型的负样本金融数据。本公开涉及的用于机器学习模型的金融数据分类方法，能够将未分类样本中的正样本提取出来，将正样本和负样本进行准确分类，从而提高机器学习模型的计算效果和计算精度。
正样本机器学习模型金融数据负样本集合分类样本集合生成训练数据集合分类计算机可读介质电子设备分类模型分类算法生成数据数据分类用户机器学习

[发明专利]一种分类识别模型生成方法、对象识别方法及相关设备-CN202111442987.9在审
发明人：王硕 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本公开关于一种分类识别模型生成方法、对象识别方法及相关设备，该方法包括：获取样本集合；获取初始化分类树；从多个样本信息中确定出初始化分类树的根节点样本信息，将根节点样本信息当作当前节点样本信息；若当前节点样本信息不满足预设条件，从样本集合中确定当前节点样本信息对应的样本子集合，确定样本子集合中各个样本信息的分类能力信息；基于分类能力信息从样本子集合中确定子节点样本信息，将子节点样本信息当作新的当前节点样本信息；直至新的当前节点样本信息满足预设条件，确定训练好的分类树；基于训练好的分类树生成分类识别模型；分类识别模型用于对待识别对象进行类别预测。本公开可以在降低计算量的同时保证分类识别效率。
一种分类识别模型生成方法对象相关设备

[发明专利]根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法-CN202210378273.4在审
发明人：杨绍锷;黄启厅;谭黎光;谢国雪;谭序光 -专利权人：广西壮族自治区农业科学院
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法，包括：选择多种分类所用的分类方法；在待分类数据集中选定包括各个类别的初始的训练样本，形成初始的训练样本集；采用各个分类方法和训练样本集分别对待分类数据集数据进行分类识别，得到各个分类方法的待分类数据集分类结果；根据待分类数据集分类结果，计算每个数据的分类结果认同率；将分类结果认同率与其预设阈值比对，以获得新的训练样本，扩充训练样本集；根据扩充后的训练样本集，判定并执行下一次迭代分类；将末次迭代运算的最大认同分类结果作为该待分类数据集的最终的数据分类结果。本发明通过多分类器结果相互迭代验证，逐步扩增训练样本，提升分类精度。
根据分类器识结果进行训练样本扩充方法

[发明专利]数据分类方法以及装置-CN201611149072.8在审
发明人：陈新河;李慧芳;赵静;詹文浩;张诺亚 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据分类方法以及装置，涉及数据分析领域。本发明对于正负样本不平衡的数据中的负样本数据划分为多个次类，进一步，各个次类中的负样本数据与正样本数据进行组合后再分为两类，获得多个分类器以及每个分类器基于分类数据的接近程度的权重，最后，基于权重和各个分类器确定最终分类器，对于正负样本数据越接近的分类器赋予的权重越大，可以在实际分类时不会将少数样本作为多数样本的离群点被划分至多数样本的分类中去。本发明的方法不会减少或增加样本数据，不会造成样本数据重要信息的丢失，也不会导致过拟合，并且分类过程中考虑了负样本数据的特征，以及各个分类器的分类效果，能够有效的改善样本数据整体的分类效果。
分类器样本数据负样本样本分类效果数据分类正负样本次类权重分类过程分类数据数据分析重要信息权重和正样本分类拟合赋予

[发明专利]基于小样本语料的意图分类方法、装置及计算机设备-CN202210071898.6在审
发明人：吴粤敏;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于小样本语料的意图分类方法、装置及计算机设备，所述方法包括：构建第一样本数据集，所述第一样本数据集包括带标签样本数据集和无标签样本数据集；获取多个初始弱分类模型；基于所述带标签样本数据集对各个所述初始弱分类模型进行训练，得到目标弱分类模型；将无标签样本数据集输入至各个所述目标弱分类模型中，得到第一预测分类标签；基于无标签样本数据集和所述第一预测分类标签，构建第二样本数据集；基于所述第二样本数据集对初始意图分类模型进行训练，得到目标意图分类模型，利用目标意图分类模型进行意图分类，输出分类结果。本申请通过上述步骤能够在少量标注样本和未标注样本的基础上实现较准确意图分类。
基于样本语料意图分类方法装置计算机设备

[发明专利]一种具有数据分布优化的钢带表面缺陷分类方法-CN202310593590.2在审
发明人：储茂祥;巩荣芬;刘玲;刘历铭;刘光虎 -专利权人：辽宁科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种具有数据分布优化的钢带表面缺陷分类方法，包括，以钢带表面缺陷数据库为训练样本集合，构建用于训练的代表样本集和辅助样本集，计算辅助样本集中每一个样本在代表样本集中的辅助权重，根据代表样本集和辅助样本集，构建正类样本集和负类样本集，描述正类样本与负类样本之间的数据分布，构建具有数据分布优化的分类训练模型，对分类训练模型进行训练，获得最优分类超平面，根据最优分类超平面，确定分类预测模型，将未知类型的钢带表面缺陷样本输入到分类预测模型中，输出缺陷类型结果；本发明实现数据分布的优化，提升泛化性能和分类精度，保障分类效率。
一种具有数据分布优化表面缺陷分类方法

[发明专利]一种支持向量机分类器IP核-CN201410738600.8在审
发明人：徐美华;沈华明;沈东阳;冉峰 -专利权人：上海大学
申请日： 2014-12-08 - 公布日： 2015-05-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：发明涉及一种支持向量机分类器IP核。它包括训练模块和分类模块。训练模块通过数据总线从外部获取训练样本等数据，样本拆分单元将训练样本数据拆分成样本数据和样本标签，分别存入指定的样本数据存储器和样本标签存储器，内积计算单元分别从样本数据存储器和样本标签存储器读取指定样本的相应数据，所得的计算结果存入指定的内积存储器，lagrange乘子与分类阈值计算单元从样本数据存储器、样本标签存储器、内积存储器读取所需的相关数据，计算lagrange乘子和分类阈值；分类模块与训练模块相连接，获取分类所需的lagrange乘子、分类阈值和支持向量，分类单元通过数据总线从外部获取待分类样本数据，并从存储器中读取所需的相关参数，最后根据分类函数对样本进行分类。
一种支持向量分类 ip

[发明专利]一种基于局部典型相关分析的分类器集成车牌识别方法-CN201610581551.0有效
发明人：沈项军;张文超;蒋中秋;苟建平;宋和平 -专利权人：江苏大学
申请日： 2016-07-21 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部典型相关分析的分类器集成车牌识别方法，包括1、处理样本集，将样本集分为原始训练样本T_o、测试样本T_s、二次测试样本T_p，并依据样本特点提取样本特征；2、利用提取的样本特征，通过改变训练单分类器时的参数与核函数来训练多种相对独立的单分类器；3、利用类KNN的方法，寻找与测试样本相类似的样本集，并利用典型相关分析的方法考虑局部样本特征与整体分类器分类结果之间的关系，从而调整各个分类器权重得到分类器集成模型；4、待测样本的最终检测结果由经过步骤3集成后的分类器共同决定，判断待测样本所属类别。本发明能够自适性的应对不同的测试样本而改变分类器权重，同时能有效的提高分类器分类准确率。
一种基于局部典型相关分析分类集成车牌识别方法