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[发明专利]一种抽检任务创建方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202211577112.4有效
发明人：舒艳华;曾俊锋;聂中良 -专利权人：深圳海智创科技有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种抽检任务创建方法、系统计算机设备及其存储介质，所述抽检任务创建系统包括任务分类节点和任务生成节点，所述方法包括：获取原始任务数据，其中，所述原始任务数据包括任务文本和样品图像；对所述任务文本进行文本检测，获得至少一个文本特征；对所述样品图像进行特征识别，获得至少一个特征信息；基于所述文本特征和所述特征信息对所述原始任务数据进行任务分类，获得至少一个分类结果传输至所述任务分类节点；获取所述任务分类节点的分类结果，以及所述任务生成节点的生成结果；确定与所述分类结果相匹配的生成结果，获得目标结果；利用所述目标结果创建抽样任务进行任务传输，确保任务不被泄露，提高了抽检工作效率。
一种抽检任务创建方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种图像分类方法、装置及设备-CN201911261582.8在审
发明人：顾文剑;崔朝辉;赵立军;张霞 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像分类方法、装置及设备，对目标图像的图像特征进行处理，可以得到分别与多个预设类别对应的多个第一分类结果，将多个第一分类结果输入训练完成的循环神经网络中，可以得到分别与多个预设类别对应的多个第二分类结果由于循环神经网络是一种以序列数据作为输入，在序列的演进方向进行递归的神经网络，因此在利用第一分类结果计算第二分类结果时的过程中，会结合多个输入数据从而得到最终结果，因此最终结果能够体现不同预设类别之间的关联性，在一定程度上减少通过图像特征处理实现图像分类的不合理因素，提高了图像分类的合理性和准确性。
一种图像分类方法装置设备

[发明专利]基于闪蒸汽压缩机组故障诊断的监测数据深度挖掘方法-CN202210919961.7在审
发明人：王鑫章;杨波;邓欣;崔泽昊;萧阳;韩宇;牛志刚;陈俊锋;彭程;杨静 -专利权人：中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司;中海油能源发展股份有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明涉及闪蒸汽压缩机组故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于闪蒸汽压缩机组故障诊断的监测数据深度挖掘方法，包括训练距离判别法模型和贝叶斯判别法模型；距离判别法模型和贝叶斯判别法模型实时数据进行分类判别得到初步分类结果；将距离判别法模型和贝叶斯判别法模型的初步分类结果进行对比，若误差率计算结果超出允许范围则需对距离判别法模型的初步分类结果进行修正；以距离判别法模型的初步分类结果或修正后的分类结果为最终分类结果，实现闪蒸汽压缩机组的故障诊断本发明的有益效果是：提高闪蒸汽压缩机组故障诊断的智能化程度，并且提高其整体的分类正确率，有效实现精准的故障诊断。
基于闪蒸压缩机组故障诊断监测数据深度挖掘方法

[发明专利]异常电网数据的识别方法、装置、终端设备以及存储介质-CN202111596032.9在审
发明人：刘可;车克杉;王轩;王昕;闫涵;杨嘉;杨放南;李剑武;刘冬平;郭财;张启晟;韩峰俊;邰向花;王少飞;杨军;王学斌;刘禹彤;赵金朝;罗敏;杨文丽;徐国祥;祝学年 -专利权人：国网青海省电力公司电力科学研究院;国网青海省电力公司;深圳市中电电力技术股份有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种异常电网数据的识别方法，包括：利用日期划分策略，对待识别电网数据进行划分，获得多个初始划分数据；利用事件划分策略，对多个初始划分数据进行划分，获得多个结果划分数据；在预设分类器集合中确定出与多个结果划分数据对应的多个选定分类器，预设分类器集合包括不同的划分数据对应的分类器；将每组结果划分数据输入对应的选定分类器，获得每组结果划分数据对应的分类结果；基于多个分类结果，获得待识别电网数据对应的异常电网数据。利用本发明的方法，获得分类结果准确率较高，从而达到了提高异常电网数据的识别准确率的技术效果。
异常电网数据识别方法装置终端设备以及存储介质

[发明专利]信息分类处理方法、装置和终端-CN201010587993.9有效
发明人：王鹏;靳伟 -专利权人：成都市华为赛门铁克科技有限公司
申请日： 2010-12-14 - 公布日： 2011-04-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种信息分类处理方法、装置和终端，该方法包括：将接收到的待分类信息进行分词处理，获得待分类信息的分词结果；根据待分类信息的分词结果和动态更新的贝叶斯训练结果，对待分类信息进行分类；所述动态更新的贝叶斯训练结果为根据动态更新的信息样本库进行增量贝叶斯自学习获得的贝叶斯训练结果本发明实施例，在使用嵌入式操作系统的终端侧进行信息收发的过程中，动态更新信息样本库，并根据动态更新的信息样本库进行增量贝叶斯自学习获得动态更新的贝叶斯训练结果，以对接收到的信息进行分类，该动态更新的贝叶斯训练结果很好的体现了各个用户终端的个体差异性，有效的提高了信息分类的准确性。
信息分类处理方法装置终端

[发明专利]虚拟机异常预测方法、装置、通信设备及存储介质-CN202310905155.9在审
发明人：郭城阳 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：通信设备及存储介质，包括：接收用户发送的预测指令；根据预测指令获取虚拟机数据；对虚拟机数据进行预处理，生成虚拟机预测数据；将虚拟机预测数据输入至第一预测模型、第二预测模型以及第三预测模型，分别得到第一预测结果、第二预测结果以及第三预测结果；将第一预测结果、第二预测结果以及第三预测结果输入至异常分类模型，分别得到第一分类结果、第二分类结果以及第三分类结果；根据第一分类结果、第二分类结果以及第三分类结果确定虚拟机是否处于异常状态
虚拟机异常预测方法装置通信设备存储介质

[发明专利]一种文档分类方法及装置-CN201210273212.8有效
发明人：徐兴军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2012-08-02 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种文档分类方法及装置。一种文档分类方法包括以下步骤：提取目标文档的特征文本，利用所述特征文本构成搜索条件；利用所述搜索条件进行搜索，得到相应的搜索结果；计算所述目标文档与搜索结果的文本相似度；根据计算得到的文本相似度以及搜索结果的分类信息，得到所述目标文档的分类结果。本发明方案基于文本之间的相似性，利用已有的文档分类信息对新文档进行分类，由于文本内容相似的文档属于相同分类的概率很大，因此通过对与当前文本内容相似的文本所属类别进行统计，可以得到置信度较高的分类结果。
文档分类目标文档搜索结果文本相似度分类结果搜索条件特征文本文本内容文档文本分类信息置信度分类搜索概率统计

[发明专利]一种图像分类方法、装置及服务器、用户终端、存储介质-CN201810124834.1有效
发明人：陈承;冯晓冰;褚攀;徐浩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像分类方法、装置及服务器、用户终端、存储介质，其中所述方法包括：获取待分类图像，并调用分类模型对待分类图像进行分类，确定出待分类图像所属的初始类别，调用特征提取模型确定出待分类图像的目标特征向量，进而将待分类图像的目标特征向量与为初始类别配置的候选分类特征向量进行对比，得到对比结果，并根据对比结果确定出待分类图像的分类结果。采用本发明实施例可有效提高图像分类的正确率。
一种图像分类方法装置服务器用户终端存储介质

[发明专利]用于失败代码验证的测试结果分类-CN201980088340.5在审
发明人： J·豪博尔德;J·P·达索萨桑托斯 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：在本文中公开了用于对失败代码验证的测试结果进行分类的系统、方法和软件。接收指示在客户端设备中执行的失败代码验证的测试结果。根据所述测试结果来生成指示在所述失败代码验证期间发生的一种或多种失败模式的失败数据。
用于失败代码验证测试结果分类

[发明专利]一种关键词页面管理系统、方法、设备以及计算机可读存储介质-CN202110728195.1在审
发明人：彭从雁;杜博文 -专利权人：深圳海天力电子商务有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请涉及站内搜索的技术领域，尤其涉及根据输入站内搜索关键词生成关键词页面，其包括以下步骤：接收站内搜索关键词，匹配商品信息，得到关于商品的搜索结果集合；对搜索结果的商品属性进行分类，得到分类结果集合；对每个分类结果集合进行特征识别，获得特征分类子集合；根据历史访问数量确定特征分类子集合的权重，根据特征分类子集合的权重占比生成关键词页面。本申请克服了直接输入关键词生成的关键词页面展示的结果相关度较低、展示结果较为随机的技术问题，能够帮助用户生成更精确的搜索结果页面。
一种关键词页面管理系统方法设备以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种胸腔器官的分割方法及装置-CN202010166412.8有效
发明人：李秀林;韩文廷;石军;陈俊仕;郝晓宇;王朝晖;文可 -专利权人：合肥凯碧尔高新技术有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供了一种胸腔器官分割方法及装置，其中，方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入完成训练的网络模型，得到分类结果和分割数据；网络模型包括：主干网络和分类器；主干网络和分类器连接；主干网络包括编码模块和解码模块；编码模块的数量和解码模块的数量相同；主干网络中对应位置的编码模块和解码模块进行跳转连接；分类结果是分类器输出的表示待分割图像中包含待分割胸腔器官的概率；分割数据是主干网络输出的对待分割胸腔器官的分割结果；根据分类结果和分割数据，确定分割结果；输出分割结果。本申请可以降低假阳性分割结果。
一种胸腔器官分割方法装置

[发明专利]一种医学图像中拍摄部位的分类方法及装置-CN201910631668.9在审
发明人：石磊;倪浩;郑永升;曹一迪;魏子昆;王烨;丁泽震;杨忠程 -专利权人：杭州依图医疗技术有限公司
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种医学图像中拍摄部位的分类方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取多个方向对应的医学图像，采用多个图像分类器分别对多个方向对应的医学图像进行分类，综合多个图像分类器输出的拍摄部位的初级分类结果确定拍摄部位的综合分类结果，相较于基于单方向拍摄的拍摄部位的医学图像进行分类来说，获取的拍摄部位的特征更全面，从而提高对医学图像中拍摄部位进行分类的准确性。其次，采用图像分类器对医学图像中的拍摄部位自动进行分类，然后根据分类结果确定医学图像中拍摄部位的综合分类结果，相较于人工分类的方式来说，该方法不受人工主观因素影响，准确性和效率更高。
医学图像拍摄分类图像分类器分类结果人工智能技术初级分类结果确定人工分类主观因素输出

[发明专利]基于数据增强的分类模型泛化性的提升方法及相关设备-CN202310782286.2在审
发明人：郑智琳;张道安;高良心;黄凌云 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，提出一种基于数据增强的分类模型泛化性的提升方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：搭建包括原始分支和带有数据增强模块的数据增强分支的初始分类模型；采集带有类别标签的待分类数据；将待分类数据输入原始分支和数据增强分支以获取原始下采样图、原始分类结果、增强下采样图、增强特征图和增强分类结果；基于增强特征图、原始下采样图和增强下采样图构建数据增强损失，基于原始分类结果、增强分类结果和类别标签构建分类损失，将数据增强损失和分类损失之和作为目标损失以训练初始分类模型，得到目标分类模型。本申请能通过数据增强模块增加随机扰动从而提升分类模型的泛化性。
基于数据增强分类模型泛化提升方法相关设备

[发明专利]一种基于多源领域融合迁移学习的目标分类识别方法-CN201811000264.1在审
发明人：刘准钆;黄林庆;潘泉;何友 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源领域融合迁移学习的目标分类识别方法，确定至少两个源领域和目标领域，计算出每个源领域和目标领域之间的第一分布距离；将每个源领域和目标领域进行匹配，根据每个匹配结果对目标领域中的样本进行分类，得出该样本的第一分类结果；计算出第二分布距离；根据第一分布距离和第二分布距离计算出每个匹配结果的可靠度；根据每个第一分类结果结合对应的可靠度进行计算，得出该样本在对应源领域基础上的n个第二分类结果；融合多个第二分类结果，得出该样本的最终分类结果；本发明采用加权DS规则融合多个第二分类结果，解决了单源领域迁移学习正确率不够高的问题。
分类结果源领域目标领域样本分布距离融合目标分类匹配结果迁移可靠度多源分布距离计算正确率加权学习匹配分类

[发明专利]视频分类模型训练方法、视频分类方法、装置及电子设备-CN202010737337.6在审
发明人：吴宇斌;尹康;郭烽 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频分类模型训练方法、视频分类方法、装置及电子设备。视频分类模型训练方法包括：将至少一个视频样本输入至视频分类模型，得到所述至少一个视频样本中每个视频样本对应的第一预测结果；将至少一个图片样本中每个图片样本对应的特征向量输入至设定的图片分类模型，得到所述至少一个图片样本中每个图片样本对应的第二预测结果；其中，通过将图片样本输入至所述视频分类模型中的卷积层，得到图片样本对应的特征向量；基于至少两个预测结果中每个预测结果与对应的标定结果之间的差值，计算所述视频分类模型的总损失值；所述至少两个预测结果包括第一预测结果和第二预测结果；根据所述总损失值更新所述视频分类模型的权重参数。
视频分类模型训练方法装置电子设备