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[发明专利]一种网络流量分类方法和系统-CN202011471373.9在审
发明人：王春枝;马森;刘爱军;刘锦行;严灵毓;魏明;张逸诚;王若曦 -专利权人：湖北工业大学;烽火通信科技股份有限公司;武汉烽火技术服务有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种网络流量分类方法和系统。其中，网络流量分类方法包括：获取待分类网络流量数据；获取网络流量分类模型；以待分类网络流量数据为输入，采用网络流量分类模型得到待分类网络流量数据的网络流量分类。本发明提供的网络流量分类方法和系统，通过采用以网络流量数据为输入，以网络流量分类为输出的优化训练后的支持向量机分类模型(即网络流量分类模型)对待分类网络流量数据进行分类，能够在提高网络流量分类精度的同时，提高分类速度，进而提高整体分类效率。
一种网络流量分类方法系统

[发明专利]一种网络数据分类方法、装置和设备-CN202210581190.5在审
发明人：李青;赵唱;陈坤;王润泽;何鑫泰 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种网络数据分类方法、装置和设备，方法包括：获取待分类网络数据；提取待分类网络数据的特征；将待分类网络数据的特征与历史网络数据的特征进行融合，得到待分类网络数据对应的融合特征；基于待分类网络数据对应的融合特征，对待分类网络数据进行分类，得到待分类网络数据对应的分类结果。考虑到待分类网络数据的长度较短，能够提取的特征较少，本申请将待分类网络数据的特征与历史网络数据的特征进行融合，再基于融合特征进行分类，分类性能更优。
一种网络数据分类方法装置设备

[发明专利]知识蒸馏方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310126575.7在审
发明人：肖雪丽;陈国华;邵向潮;李惠仪;廖常辉;冷颖雄;谢洁芳;周彦吉;叶海珍;邓茵;刘贯科;钟荣富;戴喜良 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：获取待分类网络的特征提取层提取的待处理图片的待处理特征，以及待分类网络的分类层对待处理特征进行分类所得的分类结果；其中，待分类网络包括教师网络和学生网络；根据待分类网络的待处理特征，确定待分类网络的特征权重；根据不同待分类网络的待处理特征、特征权重以及分类结果，确定教师网络和学生网络进行知识蒸馏时的目标损失函数；根据目标损失函数，调整学生网络的网络参数。本申请实施例提高了分类精度和速度，提高了分类网络的可应用性。
知识蒸馏方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210323938.1在审
发明人：唐懋;吴海英;王思远;鹿凌华;张永辉 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类的训练方法，该方法包括：获取客服交互样本数据；获取预设分类网络，预设分类网络包括语义编码训练网络以及至少两个分类训练网络，语义编码训练网络用于生成客服交互样本数据对应的分词语义表示，分类训练网络用于生成客服交互样本数据对应层级的分类结果；将客服交互样本数据输入预设分类网络，对至少两个分类训练网络进行多任务训练，直至预设分类网络满足预设条件，得到训练后的目标分类网络作为交互文本分类模型本方法基于对预设分类网络中至少两个分类训练网络进行多任务训练，使得生成的交互文本分类模型进行每个层级的分类任务时能够互不影响，进而得到多个不同层级的分类结果，从而提高分类的准确度。
文本分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、文本分类网络的训练方法及装置-CN202110915419.X在审
发明人：徐泽宇 -专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开涉及自然语言处理技术领域，具体提供了一种文本分类方法、文本分类网络的训练方法及装置。一种文本分类方法包括：将待分类的文本数据输入训练后的文本分类网络，得到文本分类网络预测输出的分类结果；文本分类网络的训练过程包括：利用样本文本数据集，对未训练的文本分类网络进行多轮迭代训练；在第二部分轮次训练中，基于文本分类网络的输出结果与分类标签信息之间的差异调整主干网络的网络参数，直至满足收敛条件，得到训练后的文本分类网络。本公开方法减少文本分类网络的训练时间，提高文本分类网络的训练速度和网络泛化能力。
文本分类方法网络训练装置

[发明专利]基于特征重映射的图像多分类网络结构及训练方法-CN202210978719.7在审
发明人：邹腊梅;李广磊;连志祥;王皓;谢佳;钟胜 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征重映射的图像多分类网络结构及训练方法，在多分类网络训练期间，将样本同时输入至待训练的多分类网络和训练好的二分类网络，利用二分类网络输出的分类结果修正多分类网络输出的分类结果，使多分类网络在训练期间输出的正常类别概率趋近二分类网络输出的正常类别概率通过训练好的二分类网络对多分类网络的正常样本类别结果进行修正，可以提高多分类网络对正常类别样本的识别精度，尤其是在正常样本较少的情况下，也能得到对正常类别样本的识别精度较高的多分类网络。
基于特征映射图像分类网络结构训练方法

[发明专利]信息分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310665411.1在审
发明人：徐晓健 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息分类方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取待分类信息，并将待分类信息输入至预设分类网络中进行分类，进而得到分类结果，其中，预设分类网络是根据初始分类网络训练得到的，初始分类网络包括初始特征提取子网络、初始分类子网络和初始序列生成子网络，初始分类子网络用于对输入的特征进行标题信息分类，初始序列生成子网络用于对输入的特征进行字段信息分类。上述方法中，由于初始分类网络中的初始特征提取子网络在训练过程中不断学习提取信息中的标题和字段的特征，具备了学习多层次文本信息的能力，可以极大的提高分类的准确性。
信息分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]游戏道具分类及神经网络的训练方法和装置-CN202180002742.6在审
发明人：马佳彬;陈景焕;刘春亚 -专利权人：商汤国际私人有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： A63F13/60 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种游戏道具分类及神经网络的训练方法和装置，通过对第一初始分类网络和第二初始分类网络进行联合训练，得到第一目标分类网络与第二目标分类网络，由于第一初始分类网络与第二初始分类网络共用同一个特征提取网络，所述第一初始分类网络用于基于所述初始特征提取网络从输入图像中提取的特征对所述输入图像中的游戏道具进行分类；且第二初始分类网络能够基于所述特征提取网络从输入图像中提取的特征对所述输入图像中的游戏道具所处的游戏环境进行分类
游戏道具分类神经网络训练方法装置

[发明专利]网络流早期分类-CN201580083836.5有效
发明人：亚历山大·阿列克谢耶维奇·谢罗夫;瓦列里·尼古拉耶维奇·格卢霍夫 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2015-10-12 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提出一种网络流早期分类方法。所述方法包含训练阶段，包括：捕获全长训练网络流；为捕获的全长训练网络流分配类别；在全长训练网络流上训练预测模型；从全长训练网络流中获取截断训练网络流；将在全长训练网络流上训练的预测模型应用于截断训练网络流，以获取多个训练类别；将使用截断训练网络流上的预测模型预测的训练类别与分配类别进行比较；以及通过考虑训练类别和分配类别的比较，在截断训练网络流上训练校正模型。预测阶段包括：接收未分类网络流的前几个包，所述未分类网络流是早期分类的对象；从未分类网络流中获取截断未分类网络流；将预测模型应用于截断未分类网络流，并输出预测模型分类结果；通过考虑预测模型分类结果，将校正模型应用于截断未分类网络流，并输出校正模型分类结果；以及合并校正模型分类结果以做出对未分类网络流的最终预测。
网络早期分类

[发明专利]心电节律分类神经网络构建方法、系统及存储介质-CN202110929717.4在审
发明人：李健;廖云朋;肖正文;汪伟;李东宏 -专利权人：深圳市瑞康宏业科技开发有限公司
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本发明公开了一种心电节律分类神经网络构建方法、系统及存储介质，心电节律分类神经网络构建方法包括：获取心电信号；对心电信号进行节律标注和编码处理以得到节律标注信号；对心电信号进行心拍标注和编码处理以得到心拍标注信号；构建预设分类神经网络，且预设分类神经网络包括：心拍分类神经网络和节律分类神经网络，且心拍分类神经网络输出的数据作为节律分类神经网络的部分数据输入；将心电信号代入预设分类神经网络，并根据节律标注信号和心拍标注信号、预设分类神经网络以预设训练算法进行训练以得到心电节律分类神经网络。本发明通过心拍分类神经网络输出的数据作为节律分类神经网络的部分数据输入，提高心电节律分类的准确性。
节律分类神经网络构建方法系统存储介质

[发明专利]基于空域分类网络和时域分类网络融合的视频分类方法-CN201810475657.1有效
发明人：韩冰;褚福跃;王平;高新波;连慧芳;张萌 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空域分类网络和时域分类网络融合的视频分类方法，主要解决现有视频分类方法准确率低的问题。其实现方案为1)获取训练集和测试视频；2)从训练集中提取视频帧；3)使用训练集对卷积神经网络进行训练；4)对从训练集中提取的视频帧提取特征；5)使用训练集对空域分类网络进行训练；6)使用训练集对时域分类网络进行训练；7)使用训练后的空域分类网络和时域分类网络对测试视频进行分类，并对空域分类网络和时域分类网络的分类结果进行融合，完成对视频的分类。本发明相比现有视频分类方法有效提高了分类准确率，可用于视频的特征提取和识别。
基于空域分类网络时域融合视频方法

[发明专利]一种基于神经网络的文本分类方法和装置-CN201911135453.4在审
发明人：黄林;张旭;邓嘉镔;叶小辉;陈燕芬;宋维林;黄小玲 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络的文本分类方法，包括：将原始分类对象集中的各待分类对象分别输入至神经网络分类模型，以进行分类处理，得到原始分类对象集中的各待分类对象的分类结果，分类结果包括分类归属概率；筛选出分类归属概率小于预设概率阈值的待分类对象，以构成更新分类对象集；以及，更新神经网络分类模型，以得到新神经网络分类模型，新神经网络分类模型的深度不等于更新前的神经网络分类模型的深度；将更新分类对象集中的各待分类对象分别输入至新神经网络分类模型，以进行分类处理，得到更新待分类对象集中的各待分类对象的分类结果。通过对原始分类对象集进行多次分类处理，以提高待分类对象个体的分类正确率。
一种基于神经网络文本分类方法装置

[发明专利]基于随机抽样多分类器的网络流量识别方法-CN201410790370.X在审
发明人：程光 -专利权人：东南大学
申请日： 2014-12-18 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：基于随机抽样多分类器的网络流量识别方法，给出带网络流量分类标签的网络流数据集A和没有网络流量分类标签的网络流记录集合N，从网络流数据集A中选取网络流记录，随机抽样生成数据子集B₁、B₂、…、B_T，采用决策树分类算法对随机抽取后的数据子集B₁、B₂、…、B_T分别进行学习，将学习结果记录为T个分类器F₁、F₂、…、F_T，随机从T个分类器中抽取t个分类器，对网络流记录集合N中的每个网络流记录分别采用被抽取的t个分类器对进行分类，得到t个分类结果，将分类结果统计数最大的分类类型作为没有网络流量分类标签的网络流记录的分类类型。
基于随机抽样分类网络流量识别方法

[发明专利]图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810462613.5有效
发明人：林迪;黄惠 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-05-15 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取待分类图像，将待分类图像输入已训练的图像分类模型，已训练的图像分类模型包括定位分割子网络、校准子网络和分类子网络，校准子网络被公式化为阀门联动函数，图像分类模型是通过阀门联动函数调整定位分割子网络和分类子网络的参数训练得到的，待分类图像经过定位分割子网络进行目标对象定位和分割得到包含定位区域和分割区域的已分割图像；已分割图像经过所述校准子网络，校准子网络对目标对象进行校准得到已校准图像；已校准图像经过所述分类子网络进行细粒度分类，得到待分类图像对应的类别，能够提高图像分类精准度。
图像分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种网络产品功能的分类方法和分类系统-CN201711131514.0在审
发明人：彭佳 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明提供一种网络产品功能的分类方法和分类系统。该网络产品功能的分类方法包括采集网络产品功能的参与分类的数据；分析网络产品功能的参与分类的数据，并根据对参与分类的数据的分析结果对网络产品功能进行分类。该网络产品功能的分类方法能使网络产品功能的分类粒度更细，网络产品之间能够归类，且能够支持用户分类的深层扩展，从而能够更好地指导新网络产品的设计，使新设计的网络产品很好地迎合用户的实际需求，进而有利于吸引和发展更多的用户
一种网络产品功能分类方法系统

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