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[发明专利]图分类模型的训练方法、装置和图分类方法、装置-CN202211520007.7在审
发明人：詹忆冰;刘闯 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开涉及一种图分类模型的训练方法、装置和图分类方法、装置，涉及人工智能技术领域。该训练方法，包括：根据待分类图的初始的节点关联信息和池化后的节点特征信息，利用图分类模型，确定待分类图的重建的节点特征信息；根据重建的节点特征信息与待分类图的初始的节点特征信息的差异，确定第一损失函数；利用第一损失函数，训练图分类模型。本公开的技术方案能够提高图分类模型从池化后的图重建节点特征信息的能力，从而提高图分类性能。
分类模型训练方法装置

[发明专利]图分类方法和装置-CN202010529741.4在审
发明人：刘明生;张诣;彭浩;温洪念;许爱雪;马伯元;张文浩;姜春阳 -专利权人：石家庄铁路职业技术学院
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于子图划分和子图间池化的图神经网络技术进行图分类的方法和装置，其中图分类的方法流程包括：基于节点度大小选取子图扩展中心；依据基于广度优先遍历的方式，拓展得到子图；训练相应的图卷积网络，从各子图邻接矩阵和特征矩阵中得到各子图包含节点特征和邻接关系信息的子图内特征向量；以子图内特征向量模长作为度量，进行最大池化，选取部分子图内特征向量作为GAT输入；训练相应的GAT，将最大池化所选取的子图内特征向量作为结点输入，得到蕴含子图间信息的子图特征向量；利用分类器对子图特征向量进行分类，得到子图类别，并按照最大投票原则，确定图类别。本发明技术方案的分类原理具有良好的可解释性以及良好的分类效果。
分类方法装置

[外观设计]垃圾环保分类标示图-CN202030720185.X有效
发明人：余志平 -专利权人：余志平
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： 19-08 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：垃圾环保分类标示图。2.本外观设计产品的用途：用于垃圾分类。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。，省略后视图;本外观设计产品为平面产品，省略左视图;本外观设计产品为平面产品，省略右视图;本外观设计产品为平面产品，省略俯视图;本外观设计产品为平面产品，省略仰视图;本外观设计产品为平面产品，省略立体图。
垃圾环保分类标示

[发明专利]矢量图分类引擎-CN201280067911.5有效
发明人： M·舍舒姆;M·拉斯科维克;D·扎里克;M·拉扎里维克;A·奥布尔简 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2012-01-23 - 公布日： 2017-07-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：在本文中描述并在附图中示出了矢量图分类引擎及相关联的用于对固定格式文档中的矢量图进行分类的方法。矢量图分类引擎定义用于对从固定格式文档中解析作为字体、文本、段落、表、以及页面效果(如阴影、边界、下划线、以及删除线)等的矢量图进行分类的流水线。没有被以其他方式分类的矢量图被指定为基本图。通过按所选次序对检测操作进行排序，最小化或消除了误分类。
矢量图分类引擎

[发明专利]一种图节点分类模型训练方法、图节点分类方法-CN202311086468.2在审
发明人：李鑫;朱攀;陆伟;马召祎;赵晨廷;吕赛;李青松 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明属于图机器学习、图表示学习技术领域，提供了一种图节点分类模型训练方法、图节点分类方法，具体涉及一种基于图注意力和改进Transformer图节点分类模型训练方法、图节点分类方法，具体将基于二级掩码的图注意力机制及结构强化学习、层间残差等优化策略融入Transformer框架，构建一种改进的Transformer模型以提高其对图数据的建模精度，同时兼顾小规模和中规模图数据集的节点分类任务，实现分类性能的全面提升。
一种节点分类模型训练方法

[发明专利]超声心动图的分类方法、分类装置-CN202211602126.7在审
发明人：段和平 -专利权人：安徽鲲隆康鑫医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种超声心动图的分类方法、分类装置，所述方法包括：S1，从超声心动图中随机选取连续的第一预设帧视频；S2，从第一预设帧视频中间隔选取第二预设帧视频作为输入视频；S3，将输入视频输入训练后的神经网络模型，以使神经网络模型根据输入视频输出对应的分类和每个分类的概率值，将概率值中最大值对应的分类作为预测结果；S4，重复步骤S3三次，获取三个预测结果；S5，对三个预测结果进行投票。本发明的神经网络模型的输入采用完整的心动周期中间隔选取多帧作为输入数据，既可以减少模型的训练数据量，又可以保证心脏收缩舒张过程能被捕捉学习，且可以提取视频中的时序信息进行后续的分类，识别分类性能突出，准确率高
超声心动分类方法装置

[发明专利]剂量-反应图的图像分类-CN202180076504.X在审
发明人： M·比安西奥托;K·米 -专利权人：赛诺菲
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种对图像进行分类的计算机实现的方法，所述图像包括从剂量‑反应实验获得的剂量‑反应图。所述方法包括在曲线形状分类器模型处接收包括图像数据的输入，所述图像数据包括多个像素，其中，所述图像数据表示指示化合物的浓度与其活性之间的关系的剂量‑反应图的图像。所述曲线形状分类器模型包括神经网络模型，所述神经网络模型被配置用于将剂量‑反应图的图像分类为与曲线形状相关的多个剂量‑反应图类别。所述方法进一步包括使用所述神经网络模型生成由所接收的图像数据表示的图像的分类输出，所述生成包括使用所述神经网络模型的一个或多个层、根据与所述一个或多个层相关联的参数来处理所述图像数据。
剂量反应图像分类

[发明专利]基于图神经网络的图分类方法和系统-CN202110062830.7在审
发明人：赵欢;姚权铭 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了一种基于图神经网络的图分类方法和系统。所述方法包括：构建与图分类任务对应的图神经网络框架，并基于所述图神经网络框架构建结构搜索空间；在所述结构搜索空间中搜索针对所述图分类任务的最优图神经网络结构；基于所述图分类任务，对具有所述最优图神经网络结构的图神经网络模型进行训练；利用经过训练的图神经网络模型获得所述图分类任务的各个图的图表达；基于各个图的图表达来分别预测各个图的类别。
基于神经网络分类方法系统

[发明专利]基于量子漫步的图分类方法-CN202010775380.1在审
发明人：张毅;王璐璐;吴振东 -专利权人：中芯未来（北京）科技有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明针对图数据分析预测难度大，分类精度低等问题，提出了基于量子漫步技术的图分类方法，通过利用量子漫步振幅对图数据中的特定子结构进行特征提取计算，从而实现了高效的同构子结构匹配，完成图的相似性度量。本发明具体包括一个基于量子漫步方法的图核构造方法，首先针对每个图运行多步的离散时间量子漫步，通基于快速量子漫步振幅计算的邻域对子结构匹配完成图核的构建，并最终结合最终结合基于核的支持向量机通过训练得到图分类器本发明能够针对真实世界中图结构数据进行高效地分析，可针对未知新数据进行类别的精确判断。
基于量子漫步分类方法

[发明专利]针对图分类任务生成对抗关系图的方法及装置-CN202210750985.4在审
发明人：朱文武;王鑫;谢贝妮;常恒;王岱鑫;张志强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种针对图分类任务生成对抗关系图的方法和装置。根据该方法，首先将原始的业务关系图输入图分类模型；该业务关系图包括，代表多个业务对象的多个节点，其中具有业务关联的节点之间存在连接边；图分类模型包括节点表征层和分类输出层。然后，至少根据节点表征层计算得到的业务对象表征，确定业务关系图的类别激活矩阵，该矩阵反映各个业务对象对于图分类模型所分类的各个业务类别的贡献度。于是，可以根据上述类别激活矩阵，按照业务对象的贡献度从高到低的顺序，对多个业务对象中的部分业务对象的属性特征和/或连接边进行扰动修改，得到业务关系图对应的对抗关系图。
针对分类任务生成对抗关系方法装置

[发明专利]一种基于结构敏感图字典嵌入的图分类方法-CN202211630011.9有效
发明人：张桐;刘广部;崔振 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构敏感图字典嵌入的图分类方法，包括以下步骤：构造基础图字典‑分别用于对输入图和字典键进行建模，在此过程中，图卷积神经网络学习每个节点的嵌入表示‑将得到的嵌入表示输入到变分图字典自适应模块，学习出自适应图字典，生成更具表达能力的字典‑度量交叉图节点之间的相关性，并实现交叉图的嵌入‑对得到的嵌入表示通过全连接层获得更低维的嵌入表示，从而得到分类结果，并引入互信息作为目标，推导出自适应图字典的变分推理本发明采用上述基于结构敏感图字典嵌入的图分类方法，增强了原始图字典的表达能力，提高了结构变化的灵敏度，从而为重要的局部相关模式，准确地表示输入图。
一种基于结构敏感字典嵌入分类方法

[发明专利]基于AIS轨迹图与相机图组的船只行为分类方法-CN202310564867.9有效
发明人：董熊荣;杜公证;陈思源;康秀华;欧杰;李大刚 -专利权人：广州健新科技有限责任公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及航海安全技术领域，提供了基于AIS轨迹图与相机图组的船只行为分类方法，所述方法包括：当AIS设备检测到目标船只进入检测范围时，控制摄像头对目标船只进行监控；构建船只监测数据库；基于所述船只监测数据库，进行船只平面图绘制，得到船只平面图；基于所有船只的AIS信息，构建船只AIS轨迹图；将目标船只图片及船只AIS轨迹图输入状态评估模型，获得船只状态评估信息；基于所述船只状态评估信息进行分类，确定船只行为分类
基于 ais 轨迹相机船只行为分类方法

[发明专利]分类图的置信度辅助上采样-CN202210112014.7在审
发明人：拉玛.迈蒂利.瓦达利;迈尤兰.维杰;奥列格.谢尔盖耶维奇.霍鲁日 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种用于分类图的置信度辅助上采样的系统和方法。在一些实施例中，该方法包括：确定图像的第一像素的类别，第一像素具有多个邻近像素，每个邻近像素具有类别；以及基于所确定的类别来处理图像。
分类置信辅助采样

[发明专利]基于语义关系图的图像分类方法-CN202210574940.6在审
发明人：石伟伟;张璐鑫;黑新宏;谢国;王晓帆;费蓉;鲁晓锋 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开的基于语义关系图的图像分类方法，具体为：1)准备图像训练样本集，并根据图像训练样本集构建语义关系图；2)根据图像训练样本集和语义关系图，搭建基于语义关系图的图像分类方法的网络模型；3)构造语义相关性目标函数；4)构造局部几何结构一致性目标函数；5)根据语义相关性目标函数和局部几何结构一致性目标函数，构造总的目标函数；6)根据步骤5)构造的总的目标函数在训练样本集上训练步骤2)所搭建的网络模型；7)将待分类的图像输入到步骤6)训练好的网络模型，在分类层得到该图像的预测类别。该方法能够学习出更具有语义相关性的图像特征向量，且能够显著提高图像分类精度。
基于语义关系图像分类方法

[发明专利]晶圆图的分类方法及装置-CN202310577486.4在审
发明人：包达文;李东红;鄢昌莲;宋红敏;张岩;韩春营 -专利权人：东方晶源微电子科技（北京）有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供一种晶圆图的分类方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法包括：利用第一数据集中的第一数据对初始预训练模型进行训练，以得到预训练模型；基于所述预训练模型，对第二数据集中的第二数据进行筛选，以确定伪标签数据；基于至少包含所述伪标签数据的训练集对晶圆图分类模型进行训练，以得到训练后的晶圆图分类模型；基于所述训练后的晶圆图分类模型，对所述预训练模型进行更新；基于所述第二数据集中除伪标签数据外的其余第二数据，返回执行基于所述预训练模型，对第二数据集中的第二数据进行筛选，以确定伪标签数据的步骤，直至确定所述第二数据集中的全部第二数据分类完成，由此可以基于小样本数据对晶圆图进行分类，降低了成本。
晶圆图分类方法装置

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