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[发明专利]数据分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN201810714517.5有效
发明人：葛伟平;邹铁山;王敏 -专利权人：考拉征信服务有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种数据分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取候选数据分类模型，其中，所述候选数据分类模型是根据训练数据训练得到的；响应于接收到携带有用户数据的数据分类请求，根据用户数据从所述候选数据分类模型中确定目标数据分类模型；利用所述目标数据分类模型对于所述用户数据进行分类
数据分类方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种数据分类方法、装置及系统-CN202011617742.0在审
发明人：李霞 -专利权人：苏宁金融科技（南京）有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-20 - 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、装置及系统，属于数据挖掘技术领域。方法包括：S1、获取样本数据，初始化样本数据的权值；S2、利用分类模型对样本数据分类，结合样本数据的正确分类信息获得分类模型对样本数据的错判结果以及样本数据中与错判结果对应的错判样本；S3、根据错判样本的权值计算分类模型的错判率，根据分类模型的错判率计算分类模型的权值，利用分类模型的权值更新样本数据的权值；S4、重复步骤S2～S3迭代分类模型，根据错判率在迭代获得的分类模型中筛选出目标分类模型；S5、利用各目标分类模型对待分类数据分类本发明通过迭代时采用更新权值的样本数据更新分类模型，能够使得分类模型更加准确，更加适用于样本数据关联的业务场景。
一种数据分类方法装置系统

[发明专利]基于智能决策的数据资产目录构建方法、及其相关设备-CN202011388367.7在审
发明人：姚小丰;南文梦 -专利权人：平安医疗健康管理股份有限公司
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于智能决策的数据资产目录构建方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括获取表示数据资产分类体系的分类体系树和训练数据表，其中，训练数据表带有分类标签；对分类体系树中的各父节点分别建立初始主题分类模型，其中，初始主题分类模型由若干初始初级分类器集合生成；根据训练数据表训练各初始主题分类模型，得到与分类体系树所对应的数据资产分类模型；获取预设的分类映射字典以及数据表关联字典；根据数据资产分类模型、分类映射字典以及数据表关联字典对资产数据进行分类，得到数据资产目录。此外，本申请还涉及区块链技术，分类体系树可存储于区块链中。本申请提高了数据资产目录的创建效率。
基于智能决策数据资产目录构建方法及其相关设备

[发明专利]一种基于无人机提取分类样本点的多源遥感数据分类方法-CN202010046232.6有效
发明人：王志伟;宜树华;张文;阮玺睿;宋雪莲;王茜;钟理;岳广阳;陈建军;秦彧 -专利权人：贵州省草业研究所
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机提取分类样本点的多源遥感数据分类方法，包括：从无人机航拍相片中均匀提取分类样本点，并对每类样本点进行准备标定；获取分类遥感数据集，并对遥感数据集进行影像处理，根据分类遥感影像数据集对分类样本点进行地理空间定位；分类遥感数据集包括：微波数据Sentinel‑1数据集、多光谱Sentinel‑2数据集、基于Sentinel‑2数据集的植被指数数据集、数字高程模型数据集；通过地理空间信息定位后的分类样本点，利用随机森林分类模型，获得分类结果。本发明基于无人机提取分类样本点的多源遥感数据随机森林分类方法，可以快速、有效、廉价地实现地表类型分类制图过程；同时剔除边缘分类样本点的影响后，分类精度明显提高，特别是kappa系数的精度更优。
一种基于无人机提取分类样本遥感数据方法

[发明专利]数据分类方法、系统和设备-CN201811073934.2有效
发明人：张湛梅;张晓川;徐睿;崔志顺 -专利权人：中国移动通信集团广东有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据分类方法、系统和设备，数据分类方法包括：基于最优训练指标特征子集，获取待分类的数据的最优特征；将所述待分类的数据的最优特征输入PLS‑logistic模型中，获取所述待分类的数据的分类结果本发明实施例提供的数据分类方法、系统和设备，通过设置基于最优训练指标特征子集获取待分类的数据的最优特征，并通过PLS‑logistic模型，获取所述待分类的数据的分类结果，能够进行变量筛选算法交互式优化分类，分类具有准确性和高效性。
数据分类方法系统设备

[发明专利]数据分类处理方法和装置-CN201610720678.6有效
发明人：王海宁 -专利权人：明算科技（北京）股份有限公司
申请日： 2016-08-24 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据分类处理方法和装置，所述方法包括：接收用户输入的数据分类项数据；所述数据分类项数据包括分类项编码和分类项名称；获取历史数据分类项的信息；所述历史数据分类项包括多条记录，每条记录至少包括：历史分类项编码、历史分类项名称和分类项版本；确定所述多条记录中是否存在与所述分类项编码相同的第一历史记录；如果存在，则确定所述分类项名称是否与所述第一历史记录的历史分类项名称相同；如果不相同，则将所述数据分类项数据加入所述历史数据分类项中，形成新增记录；所述新增记录的分类项版本为所述第一历史记录的分类项版本的下一版本。
分类项数据分类历史记录历史数据记录方法和装置接收用户

[发明专利]一种用于空气质量分类的改进随机森林方法-CN201910612178.4有效
发明人：熊庆宇;易华玲;吴丹;吉皇;余洋;高旻;王楷 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于空气质量分类的改进随机森林方法，包括空气质量分类模型，该空气质量分类模型包括原始数据模块、数据预处理模块、分类生成模块、分类数据模块，其中，原始数据模块用于采集原始空气数据；数据预处理模块用于对原始空气数据进行数据清洗、数据集成、数据转换等操作；分类生成模块用于对数据预处理模块所处理后的数据进行随机采样，并同时基于CART算法分类出决策树；分类数据模块用于接收分类生成模块所输出的分类模型，以及输出空气数据分类结果，所述随机采样包括基于样本类别分组的自助采样方法和随机特征子空间法本发明提升了少数类样本的分类精度，降低了样本集的整体错分代价。
一种用于空气质量分类改进随机森林方法

[发明专利]垃圾分类智能统计及显示方法、系统及可读存储介质-CN202210794760.9在审
发明人：林少华;丁利华;王敏;蒋强 -专利权人：华辰环境科技（湖北）有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了垃圾分类智能统计及显示方法、系统及可读存储介质，该方法包括：获取与垃圾分类对应的关联数据，并按照数据类型进行分类统计，获得多个数据分类组；当接收到显示请求时，确定显示请求对应的显示数据类型；从多个数据分类组中查找目标数据分类组下发到客户端显示；其中，数据分类组至少包括政策导读数据组、工作动态数据组、志愿服务数据组、分类查询数据组、答题学习数据组、积分排行数据组、积分商城数据组、预约回收数据组和考评公示数据组以此，通过形成各种数据组显示，便于多维度向居民宣传垃圾分类的政策和工作成果，同时激励居民积极参与，快速掌握垃圾分类的方法，从源头实现生活垃圾的正确分类和投放。
垃圾分类智能统计显示方法系统可读存储介质

[发明专利]一种开集数据的分类方法、装置、设备及存储介质-CN202011309924.1在审
发明人：张文俊 -专利权人：普联国际有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种开集数据的分类方法，包括：获取待训练数据；将所述待训练数据分为开集训练数据以及闭集训练数据，所述闭集训练数据包括已知类别闭集数据，所述开集训练数据包括已知类别开集数据和额外类别开集数据；根据预设的分类器对所述开集训练数据及闭集训练数据进行训练，得到开集数据分类模型；获取待分类数据；根据预设的开集数据分类模型对所述待分类数据进行分类，得到开集数据的分类结果。本发明实施例还提供一种开集数据的分类装置、设备及存储介质，能有效解决现有技术中图像数据分类不准确的问题。
一种集数分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种点云分类方法及终端-CN201811107718.5在审
发明人：马东辉;湛逸飞 -专利权人：北京车和家信息技术有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种点云分类方法及终端，其中方法包括：利用通过已知类型的点云数据学习得到的分类模型，对待分类的点云数据进行分类处理，获得分类结果；在依据分类结果确定待分类的点云数据包含分类模型无法准确分类的第一点云数据的情况下，获取第一点云数据的第一类型；利用第一点云数据和第一类型、第二点云数据和第二类型，更新分类模型；利用更新后的分类模型，对待分类的点云数据进行分类处理，获得分类结果。这样，终端不需要预先通过大量数据学习分类规则，只需要根据已知类型的点云数据学习得到分类模型，即可将分类模型用来将点云数据分类，在检测到新类型点时，学习新类型点的特征并更新分类模型，提高了点云分类的普适性及可维护性
点云数据分类模型分类分类结果点云分类处理终端更新分类规则可维护性数据学习普适性学习检测

[发明专利]用于对业务数据进行分类的方法和设备-CN202110953914.X在审
发明人：凌悦;付宇 -专利权人：胜斗士（上海）科技技术发展有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对业务数据进行分类的方法，其包括使用分类模型预测与业务数据对应的分类信息，该方法还包括：在业务流程中对已由分类模型预测其分类信息的业务数据进行处理期间，对业务数据的分类信息进行校准；以及在完成业务数据的处理时，将业务数据以及与该业务数据对应的经校准的分类信息用作分类模型的更新的训练数据，并且更新该分类模型。
用于业务数据进行分类方法设备

[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]一种基于神经网络的数据分类方法、系统及存储介质-CN202110769903.6在审
发明人：陈苗;蓝金桃 -专利权人：广东兴睿科技有限公司
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于神经网络的数据分类方法、系统及存储介质，涉及数据处理领域。其中的数据分类方法包括：获取待分类数据，将所述待分类数据通过预处理，获取数据的特征项，建立特征表达模型，将所述特征项进行转换，生成特征项向量表达，基于所述特征项向量表达及神经网络建立数据分类模型，将向量化的特征项导入所述数据分类模型，通过所述数据分类模型中的分类模块进行结果预测，根据投票得分方式得到预测分类结果，提升了数据分类的准确性。
一种基于神经网络数据分类方法系统存储介质

[发明专利]基于区块链的数据存储方法、装置、设备和介质-CN202310602488.4在审
发明人：童晋;姚頔;程彤彤;黄付晏;丁明慧 -专利权人：中国信息通信研究院
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种基于区块链的数据存储方法、装置、设备和介质，涉及区块链领域，其中，装置包括：区块链数据接收模块接收数据存储请求，获取包括非共享数据及共享数据的待存储数据，将获取的待存储数据输出；区块链数据分类模块，依据分类策略确定非共享数据的分类，将确定的分类及非共享数据输出至区块链数据加密模块，将共享数据输出至区块链数据共享模块；区块链数据加密模块，将对非共享数据进行加密得到的非共享加密数据及确定的分类输出；区块链数据存储模块，依据确定的分类，查询分类存储区与分类的映射关系，将非共享加密数据存储至确定的分类映射的分类存储区；区块链数据共享模块存储共享数据。可以提升数据存储的安全性。
基于区块数据存储方法装置设备介质

[发明专利]图像分类、数据分类、模型训练方法、设备及存储介质-CN202210523942.2在审
发明人：许璐;邴立东;黄非 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像分类、数据分类、模型训练方法、设备及存储介质。在数据分类方法中，用于对数据执行分类操作的分类模型根据正样本数据的正分类标签以负样本数据的负分类标签训练得到。从而模型可在训练阶段学习正分类标签的特征分布以及负分类标签的特征分布，并基于正分类标签的特征分布以及负分类标签的特征分布之间的关系，提升对正分类标签的特征分布的辨识和区分能力。在预测阶段，模型可筛选出与负分类标签匹配的数据，以基于排除法原理降低这部分数据被识别为正分类标签所属类别的概率，并可筛选出与负分类标签不匹配的数据，以提升这部分数据被识别为正分类标签所属类别的概率，从而可极大提升分类模型的分类准确性
图像分类数据模型训练方法设备存储介质