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[发明专利]一种文本分类模型获得方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310932443.3在审
发明人：洪宇坤 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供的一种文本分类模型获得方法、装置、存储介质及电子设备，可应用于人工智能领域或金融领域。本公开基于模型压缩思想，利用包括多个携带有问题类别标签的问题文本的问题文本数据集同时训练不同网络层数的两个文本分类网络，以使网络层数较少的文本分类网络输出的标签分布数据集能够接近网络层数较多的文本分类网络，并将这两个文本分类网络作为一个整体与分类器进行博弈，从而提升基于网络层数较少的文本分类网络构建的文本分类模型的分类精度，实现对客户问题的准确分类。
一种文本分类模型获得方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111446439.3在审
发明人：王文亮;薛格妮 -专利权人：常熟西军电技术转移有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括利用高光谱训练图像生成由高光谱训练图像和高光谱训练图像对应的属性配置文件组成的训练样本集；根据训练样本集利用第一目标函数对初始化的预分类网络模型进行自适应训练得到训练好的预分类网络模型；其中，训练好的预分类网络模型为多层堆叠的自动编码器网络；根据训练样本集利用第二目标函数对分类网络模型进行训练得到训练好的分类网络模型；其中，分类网络模型为将训练好的预分类网络模型的输出层替换为逻辑回归层的网络模型；将待分类的高光谱图像输入至训练好的分类网络模型中，得到分类结果。本发明提高了高光谱图像分类的效果。
一种光谱图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于图链接分析的网络用户分类方法-CN202010018052.7有效
发明人：赵楠;程佳;陈南;易运晖;包晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：本发明公开一种基于图链接分析的网络用户分类方法，主要步骤包括：构建网络用户拓扑图；利用图链接分析公式，计算网络用户拓扑图中每个网络用户的链接紧密度；对网络用户进行过滤；利用待分类网络用户的活跃度设定阈值；利用每个待分类网络用户的关键词计算相关度C；对待分类网络用户进行分类。本发明具有在保证用户分类准确度前提下，分类效率高的优点。
基于链接分析网络用户分类方法

[发明专利]基于PSO动态搜索分类网络的帕金森语音识别方法及装置-CN202211023500.8在审
发明人：高浩;甘燕燕;徐枫;郭怡菁;袁杰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G10L25/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO动态搜索分类网络的帕金森语音识别方法及装置，方法包括：获取帕金森患者的语音数据，对语音数据进行剪辑，从剪辑好的语音数据中提取语音特征，制备语音特征数据集；初始化动态搜索分类网络的参数，随机初始化生成分类网络粒子群；使用语音特征数据集训练每代分类网络粒子群中的分类网络，得到各个粒子的适应度函数值，根据各个粒子的适应度函数值更新分类网络粒子群，循环训练更新分类网络直至得到最优分类网络，基于训练所得的最优分类网络，对待识别的语音特征数据进行帕金森语音识别。
基于 pso 动态搜索分类网络帕金森语音识别方法装置

[发明专利]图像标签分类网络的训练方法、图像标签分类方法及设备-CN202010603987.1在审
发明人：朱旭东;孙众毅;任玉强;潘兴甲;袁豪磊;郭晓威;黄小明;吴永坚;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像标签分类网络的训练方法、图像标签分类方法及设备，涉及人工智能领域，该方法包括：获取样本图像；通过特征提取网络对样本图像进行特征提取，得到特征提取网络输出的样本特征图；将样本特征图输入图网络分类器，得到图网络分类器输出的样本标签分类结果，图网络分类器基于目标图网络构建得到，目标图网络中的图节点对应图像标签，且不同图节点之间的边用于表征不同图像标签之间的共现概率；根据样本标签分类结果与样本图像标签之间的误差，训练特征提取网络和图网络分类器。本申请实施例中，利用图网络分类器对进行标签分类时，能够融入不同图像标签之间的关联性，有助于提高图像标签分类的效率和准确性。
图像标签分类网络训练方法设备

[发明专利]基于残差姿态胶囊路由的图像分类方法-CN202310509525.7在审
发明人：刘毅;周凌;沈仁杰;顾玉宛;李宁;石林;徐守坤 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于残差姿态胶囊路由的图像分类方法，所述方法为：构建基于残差姿态路由胶囊网络的图像分类网络；基于残差姿态路由胶囊网络的图像分类网络包括基础特征提取网络和残差姿态路由胶囊网络；基础特征提取网络用于对提取输入图像的基础深度特征；残差姿态路由胶囊网络包括残差胶囊路由模块和残差胶囊分类模块，残差胶囊路由模块用于基于基础深度特征提取并组建胶囊特征，残差胶囊分类模块用于基于胶囊特征进行分类；训练构建的图像分类网络；基于训练好的图像分类网络对待检测图像进行分类。本发明减少了网络参数，降低路由复杂度。
基于姿态胶囊路由图像分类方法

[发明专利]分类方法、计算机设备和存储介质-CN202310836197.1在审
发明人：李箴;高耀宗;詹翊强;周翔 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种分类方法、计算机设备和存储介质。所述方法通过获取待分类图像，并将待分类图像输入至分类网络进行病灶分类，得到分类结果，其中，待分类图像中包括病灶区域，分类网络是基于图像文本对样本集训练得到的；分类结果包括对病灶区域的多种分类结果。上述分类网络是基于图像文本对样本集训练得到，而图像文本对样本集中不仅包含图像样本，还包括文本样本，也就是说，训练分类网络使用的样本包含丰富的信息，因此可以提升训练效果，进而提高训练好的分类网络的分类准确性另外，上述分类网络相比于传统二分类的分类器，能够输出多种分类结果，实现了精细分类。
分类方法计算机设备存储介质

[发明专利]图像的等级分类模型、方法、装置及电子设备-CN202211462819.0在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：江苏立导科技有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像的等级分类模型、方法、装置及电子设备，应用于外观等级分类技术领域，可解决如何实现基于图像的等级精确分类的问题。分类模型包括推荐分类网络以及孪生分类网络，推荐分类网络和孪生分类网络连接，其中，推荐分类网络，用于提取图像的第一图像特征，并根据第一图像特征确定图像的推荐分类结果；孪生分类网络，用于根据推荐分类结果，确定图像与目标标准图像的匹配度，并根据匹配度输出图像的等级分类结果；其中当匹配度大于阈值时，输出推荐分类结果，目标标准图像为与推荐分类结果对应的标准图像。
图像等级分类模型方法装置电子设备

[发明专利]一种基于频繁项集的图像多标签分类方法-CN202310638294.X在审
发明人：谭睿翔;胡津铭;武伯熹;王闻箫;林彬彬;蔡登 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频繁项集的图像多标签分类方法，包括如下步骤：(1)在图像数据集中，使用频繁项集挖掘算法挖掘出数据集的频繁项集；(2)利用挖掘出的频繁项集构建树形结构的图像多标签分类网络；(3)将特征提取网络和图像多标签分类网络结合得到总分类网络，其中，特征提取网络输出的特征向量作为图像多标签分类网络的输入；(4)训练总分类网络模型直至模型收敛；(5)将待分类的图像输入训练好的总分类网络模型中，得到多标签的分类结果。本发明通过频繁项集挖掘算法生成的频繁项集自动生成更为合理的图像多标签分类网络，可以提供更高的图像多标签分类精度。
一种基于频繁图像标签分类方法

[发明专利]图像分类网络的训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310753848.0在审
发明人：孙震;郑晓雪;范琪 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类网络的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及图像处理和人工智能技术领域。方法包括：获取多个攻击算法对应的对抗样本，并计算每个攻击算法对应的图像分类网络的图像分类结果；基于图像分类结果中的分类成功率，在各攻击算法中，筛选初始目标攻击算法，并调整初始目标攻击算法的攻击参数；基于已调整的初始目标攻击算法，攻击图像分类网络，得到图像分类网络的新图像分类结果，并通过网络评价函数，评价图像分类网络的评价值；通过评价值训练初始目标攻击算法，得到目标攻击算法，并通过目标攻击算法训练图像分类网络，得到目标图像分类网络采用本方法能够提升训练的深度学习神经网络的防御效果。
图像分类网络训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于ResNet-GCN网络的图像情感分类方法-CN201810292286.3在审
发明人：王伟凝;李乐敏;黄杰雄 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ResNet‑GCN网络的图像情感分类方法，包括以下步骤：(1)图像情感分类网络设计：由前部分结构ResNet‑50网络和后部分结构GCN网络组成；(2)图像情感分类框架设计：包含一个图像情感分类网络ResNet‑GCN和一个用于决策融合网络特征的支持向量分类器；(3)对原始图像进行显著主体提取和金字塔切割；(4)训练图像情感分类网络；(5)测试图像情感分类框架；(6)用户图像使用已训练好的图像情感分类框架进行分类，实现图像情感分类。本发明得到的图像情感分类结果符合人类情感标准，判断过程无需人工参与，实现了机器全自动图像情感分类。
情感分类图像网络支持向量分类测试图像决策融合框架设计判断过程人工参与人类情感网络设计网络特征网络组成训练图像用户图像原始图像金字塔切割分类

[发明专利]一种网络空间推演与安全评估方法及装置-CN202211117994.6有效
发明人：任传伦;俞赛赛;何明枢;刘晓影;张先国;贾佳;乌吉斯古愣;程洋;谭震;刘文瀚;孟祥頔 -专利权人：中国电子科技集团公司第十五研究所;北京邮电大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络空间推演与安全评估方法及装置，该方法通过将网络流处理为网络流图像，把传统网络流分类重新表述为图像分类；通过将具有注意力机制的卷积神经网络应用于此图像分类，增强了模型决策的视觉解释性；通过采用多任务分支网络模型同时预测网络流的二分类输出和多分类输出，利用学习到的特征，二分类可检测良性流或攻击流，多分类可预测具体的网络流入侵类别，提高了多分类任务的性能，解决分类不平衡、准确性较差问题。可见，通过结合注意力机制和多任务学习策略，在提升网络入侵检测性能的同时，实现了神经网络分类的透明性和解释性。
一种网络空间推演安全评估方法装置

[发明专利]一种分类模型训练方法、阿尔茨海默病分类方法及装置-CN202110875805.0在审
发明人：王卓薇;梁雪虎;吴嘉辉 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了提供了一种分类模型训练方法、阿尔茨海默病分类方法及装置，构建的分类网络包括骨干网络、注意力层和分类器，骨干网络包括若干个特征提取层，各特征提取层通过注意力层分别连接一个分类器，最后一层特征提取层连接的分类器为老师分类器，其他分类器为学生分类器；通过构建的训练样本训练分类网络，得到学生分类器和老师分类器输出的训练样本的预测标签；根据训练样本的预测标签、真实标签以及学生分类器和老师分类器中的特征计算损失值；通过损失值更新分类网络的参数，直至分类网络收敛，去除收敛后的分类网络中的学生分类器以及学生分类器连接的注意力层，得到分类模型，改善了现有技术存在的分类准确率不高的技术问题。
一种分类模型训练方法阿尔茨海默病装置

[发明专利]一种基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法-CN202010155510.1在审
发明人：朱安 -专利权人：南京览笛信息科技有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法，应用深度网络，深度网络中包括相互连通的自监督孪生深度预测网络和图片分类网络，利用自监督孪生深度预测网络构建RGBD模型，构建RGBD数据集；图片分类网络中存储有图片分类数据库和图片分类模型，图片分类数据库中包括RGBD数据集和标识，基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法包括如下步骤：将无标识的RGB图像导入RGBD模型中生成无标识的RGBD数据集；将无标识的RGBD数据读入图片分类模型中分类本发明所述的基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法具有网络结构合理实用、实现了端到端的图像分类、有效的提升了图像分类时的识别区分能力、提高了分类的正确率的优点。
一种基于角度深度推理网络图像分类方法

[发明专利]一种基于互联网社交系统的图像分类方法及装置-CN201911036586.6有效
发明人：陈小军;陈炳坤 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明适用于图像分类技术领域，提供了一种基于互联网社交系统的图像分类方法及装置，方法包括：从互联网社交系统的数据库中获取图像数据，以及基于图像数据的社交网络信息；根据社交网络信息构建基于图像数据的N个关系网络，通过多关系网络表征学习算法或半监督网络表征学习算法训练N个关系网络，获得N个关系网络的网络表征向量Φ；在已分类样本图像中提取视觉特征I，构建神经网络分类器，并通过网络表征向量Φ和视觉特征I训练神经网络分类器，以使训练后的神经网络分类器对待分类图像进行分类。通过本发明可以在图像处理过程中有效保存图像的社交网络信息，从而提高在网络环境下的图像分类算法性能。
一种基于互联网社交系统图像分类方法装置