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[发明专利]一种无序分类变量处理方法及装置-CN201810403750.1在审
发明人：夏耘海;李燕伟;王甲樑;夏虎 -专利权人：国信优易数据有限公司
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种无序分类变量处理方法及装置，其中，该方法包括：获取无序分类变量集，其中，无序分类变量集包括至少两类无序分类变量，且对应因变量为二分类变量；针对无序分类变量集中的每一类无序分类变量，统计该类无序分类变量中因变量取值为二分类变量中目标分类值的无序分类变量在该类无序分类变量中的分类占比；基于各类无序分类变量的分类占比，对无序分类变量集进行聚类处理，得到多个无序分类变量子集；其中，每个无序分类变量子集包括至少一类无序分类变量，且每个无序分类变量子集为一个对应有序分类变量。
分类变量子集二分类因变量分组处理分组结果聚类处理目标分类分类申请分组统计

[发明专利]行为数据分类方法、分类模型训练方法及装置-CN201711102854.0有效
发明人：车昱婧 -专利权人：财付通支付科技有限公司
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种行为数据分类方法、分类模型训练方法及装置，属于大数据技术领域。所述方法包括：获取待分类数据，待分类数据包括多个原始变量的特征值；将多个原始变量的特征值输入分类模型，基于分类模型中的指定分类器以及指定分类器的特征值，获取多个原始变量的至少一个衍生变量以及至少一个衍生变量的特征值；在分类模型中基于多个原始变量的特征值、至少一个衍生变量的特征值，得到待分类数据的类别。其中，指定分类器为待分类数据符合的分类条件所对应的分类器。本发明减少了待分类数据的衍生变量数量，从而加快了数据分类的过程的计算速度。
行为数据分类方法模型训练装置

[发明专利]基于机器学习的变量自动分类方法及系统-CN202011272803.4在审
发明人：魏强;孙向学;张上亚;王臣亮;张学敬;翟迪;马静静;郁峰 -专利权人：长城计算机软件与系统有限公司
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的变量自动分类方法及系统，涉及信息处理技术领域。该方法包括：获取待处理的报表，提取报表的文本信息；从本文对象中提取文本信息，利用预设的分词算法将文本信息拆分成词语，从词语中提取变量特征词；从词性识别对象中提取变量特征词，将提取的变量特征词与变量词库中的变量进行比较，形成用于抽取特征词的分类规则；根据分类规则将变量特征词抽取到对应的变量块中。本发明提供的变量自动分类方法基于机器学习实现，适用于统计类报表的变量自动分类，实现了利用机器学习创建变量自动分类的方法，可以解决在数据统计过程中繁琐复杂的变量识别工作。
基于机器学习变量自动分类方法系统

[发明专利]对无序分类变量信息无损分组的方法及装置-CN201610309708.4在审
发明人：梁猛;王界兵;张伟;李杰;韦辉华;郭宇翔 -专利权人：深圳前海信息技术有限公司
申请日： 2016-05-10 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对无序分类变量信息无损分组的方法及装置，包括步骤：在二值型目标变量的监督下，对无序分类变量中每个类别的值分别计算证据权重值；将所述证据权重值进行等深分组，划分为M个区间，并将所述M个区间作为无序分类变量的分组本发明中公开的对无序分类变量信息无损分组的方法及装置，分组过程简单易理解，运算速度快，能够很好的保留无序分类变量对目标变量的区分能力。
无序分类变量信息无损分组方法装置

[发明专利]疾病预测分类器的确定方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810799478.3在审
发明人：栾欣泽;王晓婷;何光宇;孟健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本发明提供一种疾病预测分类器的确定方法、装置、设备及可读存储介质。方法包括：根据比例风险回归模型确定样本数据对应的风险函数，其中，样本数据包括基因变量、生存时间；根据风险函数确定基因变量的系数；根据基因变量的系数训练分类器，确定疾病预测分类器。本发明提供的方案能够根据样本数据确定基因变量的系数，再基于基因变量的系数训练得到疾病预测分类器。其中的基因变量的系数能够表征基因变量与疾病间的关联程度，因此，基于基因变量的系数训练得到的疾病预测分类器较为准确，同时，基于基因变量的系数训练分类器，还能够减小计算量。
分类器疾病预测基因系数训练样本数据可读存储介质风险函数确定基因风险回归模型确定计算量减小关联疾病

[发明专利]一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法-CN201811213324.8有效
发明人：皇甫皓宁;童楚东;俞海珍 -专利权人：宁波大学
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法，旨在为各参考故障实施特征变量选择与加权，并建立特征变量加权主成分分析模型，从而实施在线故障分类诊断。具体来讲，本发明方法利用近邻成分分析算法，逐个为各参考故障类型区分出特征变量及其异常程度。然后，利用主成分分析算法为各个故障类型加权后的特征变量建立单分类模型。最后，利用这些单分类模型实施在线故障数据所对应的故障类型的诊断。本发明方法利用各故障的特征变量实施故障分类诊断不仅能消除非特征变量的干扰影响，而且在建立单分类模型时通过加权处理还能凸显各个特征变量的差异。因此，本发明方法是一种更为优选的故障分类诊断方法。
一种基于特征变量加权故障分类诊断方法

[发明专利]应用规范分类变量实现质量分析的方法-CN200810043392.4无效
发明人：王强;朱从锋;孔德洋;殷峻;缪国宇 -专利权人：上海宝信软件股份有限公司
申请日： 2008-05-22 - 公布日： 2009-11-25 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用规范分类变量实现质量分析的方法，包括：从需要分析的数据表中读取该表的所有字段；从被选为规范分类变量的字段中读取该字段所有可能取的值；取出一种规范分类变量预选值的组合，从分析变量字段中读取所有符合查询条件的数据，并对这些数据进行计算，得到控制限，将规范分类变量预选值的组合及其对应的控制限保存起来；为每个规范分类变量指定一个中选定的值，获得前述计算出的控制限；在分析变量中读取所有符合查询条件的数据，查询条件为每个规范分类变量等于该规范分类变量的指定值
应用规范分类变量实现质量分析方法

[发明专利]驾驶场景分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310272818.8在审
发明人：王薛强;韩旭 -专利权人：广州文远知行科技有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种驾驶场景分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过获取自动驾驶数据对应的多类训练变量，每类训练变量包括多个场景变量和接管特征；基于接管特征，对训练变量按照接管强度进行排序，并基于排序的结果，从各训练变量中选取预设数量的训练变量；基于各场景变量，利用预设分类树对选取的训练变量依次执行分类搜索，得到搜索结果；基于搜索结果，从分类树中选取大于预设分类纯度的多个搜索节点，并对选取的各个搜索节点进行聚类，得到聚类结果；根据搜索结果和聚类结果，匹配各自动驾驶数据对应的场景类别，实现提高了对自动驾驶路测数据多种场景的分类效果。
驾驶场景分类方法装置设备存储介质

[发明专利]群体信息分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910012604.0在审
发明人：邓悦;金戈;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种人工智能领域的群体信息分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收分类任务，所述分类任务携带群体标识；根据所述群体标识获取群体信息，识别所述群体信息对应的第一连续变量以及离散变量；对所述离散变量进行连续化处理，得到所述群体信息对应的第二连续变量；将所述第一连续变量以及第二连续变量进行标准化处理，得到所述群体信息对应的标准化变量；将所述群体信息对应的标准化变量进行聚类，得到所述群体信息对应的分类结果。采用本方法能够避免不同类型变量之间的距离权重划分对群体信息对应的分类结果的影响，提高群体信息对应的分类结果的准确性。
群体信息连续变量分类结果分类标准化变量计算机设备存储介质离散变量人工智能领域标准化处理连续化处理标识获取任务携带聚类权重群体申请

[发明专利]模型训练方法、数据类型识别方法和计算机设备-CN201810386283.6有效
发明人：曾利彬 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：所述模型训练方法包括：确定迁移变量和互异变量；所述迁移变量用于表征源地区和目标地区之间历史数据的共有特征信息；所述互异变量用于表征源地区和目标地区历史数据的特有特征信息；基于源地区的历史数据，训练基于所述迁移变量和所述互异变量构建的第一分类模型；基于目标地区的历史数据和所述第一分类模型的训练结果，训练基于所述迁移变量和所述互异变量构建的第二分类模型；所述第二分类模型包括差异约束项；所述差异约束项用于约束所述迁移变量在所述第一分类模型和所述第二分类模型之间权重的差异
模型训练方法数据类型识别计算机设备

[发明专利]胎儿生长受限预测模型的训练方法、系统、设备及介质-CN202310054885.2在审
发明人：朱晨;任芸芸;陈逸君;王资凯;宋海涛 -专利权人：复旦大学附属妇产科医院;上海人工智能研究院有限公司
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：该胎儿生长受限预测模型的训练方法包括：获取若干样本数据，样本数据包括胎儿超声心动图；提取样本数据的若干变量特征；将样本数据输入的若干ML分类模型，得到对应的初步分类结果；校验初步分类结果的准确率，将准确率最高的所述ML分类模型作为目标分类模型；将若干变量特征输入目标分类模型得到变量特征的SHAP值，并选取其中SHAP值高于的变量阈值的变量特征作为目标变量特征；将样本数据中的目标变量特征作为输入，对应的胎儿生长受限的分类作为输出，采用目标分类模型进行训练以得到所述胎儿生长受限预测模型。
胎儿生长受限预测模型训练方法系统设备介质

[发明专利]故障诊断方法和装置、存储介质-CN201911419906.6有效
发明人：王海云;丁冬;杨莉萍;王立永;张再驰;陈茜;张雨璇;汪伟;姚艺迪;李智涵;袁清芳;于希娟;焦东升;孙杰;张慧敏 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取电力系统中与待诊断的目标故障相关联的电学变量集合，其中，电学变量集合中包括一个或多个供电参数变量；从电学变量集合中确定出候选变量，其中，候选变量用于描述目标故障；获取对候选变量进行分类后得到的目标分类变量，及与目标分类变量对应的故障系数；根据目标分类变量及故障系数，确定故障诊断指示参数，其中，故障诊断指示参数用于定位目标故障所在位置。
故障诊断方法装置存储介质

[发明专利]一种个人信用信息分类方法、系统及存储介质-CN202310216331.8在审
发明人：廖帆;史海峰;孔枫;王颖;杨杰 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种个人信用信息分类方法、系统及存储介质，本发明利用信用信息变量之间的梯度关系，在原有信用变量基础上增加方向梯度直方图变量，通过增加方向梯度直方图变量的模型进行数据分类，提高了分类的准确性。
一种个人信用信息分类方法系统存储介质

[发明专利]一种工况分类方法-CN201911349804.1在审
发明人：陈豪;陈松航;刘哲夫;连明昌;王森林;张丹;王耀宗 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种工况分类方法，该方法包括：确定需要分析的工况变量；工况变量间的相关性分析；工况变量间的相似性分析；确定输入工况变量与输出工况变量；工况变量标准化；处理输入工况变量；工况分类。本发明(1)可以改善无标签的工况分类效果。(2)具有较好的外推能力，模型适应性强。(3)可以在大范围内描述非线性特性。
一种工况分类方法

[发明专利]条码展示方法、设备以及装置-CN201910155662.9在审
发明人：许哲 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06K19/06 文献下载
摘要：所述条码展示方法包括如下步骤：获取通过应用程序APP使用条码时的使用特征变量；将所述使用特征变量与对应的条码相关联，以构建条码分类函数；提取通过所述APP正在使用条码时的当前使用特征变量；基于所述当前使用特征变量，使用所述条码分类函数产生条码分类结果，所述条码分类结果包括与所述当前使用特征变量相应的条码；并在所述APP中自动展示与所述当前使用特征变量相应的条码。
条码特征变量分类函数分类结果应用程序展示构建关联

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