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[发明专利]一种基于数据重采样的类不平衡软件缺陷预测方法-CN202110428102.3有效
发明人：荆晓远;孔晓辉;陈昊文 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明通过计算少数类数据集合与多数类元素和少数类元素的欧式距离，筛选出与少数类数据距离最近的少数类数据和多数类数据，通过欧式距离得到少数类数据的距离参数；在少数类数据集合中根据距离参数对少数类数据进行标记，并得到少数据点类型；计算少数类数据集合中每个少元素的K近邻点集合，统计K近邻点中多数类数据、少数类数据的数量，得到新生成的少数类数据数量；分别选择两个分类器，对新生成的软件缺陷预测少数类数据进行置信度评价
一种基于数据采样不平衡软件缺陷预测方法

[发明专利]少数类语言的图像处理方法、装置、设备和存储介质-CN202111478344.X有效
发明人：张素芳;吕一;邓天生;于天宝;贠挺;林赛群 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种少数类语言的图像处理方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取少数类语言中的少数类字符元素；采用所述少数类字符元素构建少数类伪文本；将所述少数类伪文本转换为图像格式，并根据图像转换结果得到少数类语言图像。本公开实施例能够对少数类语言的处理效率。
少数语言图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]少数类样本处理方法、装置、设备和存储介质-CN202111273040.X在审
发明人：陈丽娜 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种少数类样本处理方法、装置、设备和存储介质，本申请实施例涉及大数据技术领域。其中，确定少数类训练样本集中不同原始少数类样本之间的距离数据；根据各所述距离数据，分别确定各所述原始少数类样本的采样权重；根据各所述采样权重，分别以相应原始少数类样本为根样本，生成合成少数类样本。本申请实施例的技术方案引入采样权重生成合成少数类样本，从而增加了少数类样本的整体数量，平衡了原有所有样本数据的相对数量；同时，以采样权重为标准，对原有的少数类样本进行筛选，在保证样本分布情况不变的前提下对少数类样本进行合成，提高了少数类样本生成的质量。
少数样本处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于样本包络多层聚类的数据集平衡化学习方法-CN202111238425.2在审
发明人：李勇明;李帆;王品;张小恒;贾云健;李新科;颜芳 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于样本包络多层聚类的数据集平衡化学习方法，包括步骤：选择不平衡训练集，该不平衡训练集由少数类样本和多数类样本组成；对少数类样本和多数类样本构造对应的包络化少数类样本和包络化多数类样本；对包络化少数类样本进行深度样本变换，得到对应的L层包络化少数类深度样本，L≥1；将包络化少数类样本与每层包络化少数类深度样本进行融合，得到样本数目与包络化多数类样本平衡的包络化少数类平衡样本；将包络化少数类平衡样本与包络化多数类样本融合本发明增加了少数类样本的多样性，提高了少数类样本的质量，从而增加了模型对少数类样本的学习能力，提升了其分类或预测的准确性。
一种基于样本包络多层数据平衡化学方法

[发明专利]一种基于少数民族图像的标志识别方法及装置-CN201811094095.2在审
发明人：熊清华 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明涉及少数民族文化技术领域。目的在于提供一种基于少数民族图像的标志识别方法，能够帮助普通民众快速方便的认知少数民族文化，且具有极好的准确性。本发明所采用的技术方案是：A、建立数据库；B、少数民族图像获取；C、少数民族图像预处理；D、建筑图案分割；E、少数民族建筑特征提取；F、编码；G、识别。本发明实现了对少数民族建筑的快速自动识别，能够提升民众对少数民族文化的认知水平，使用方便。
标志识别认知图像建立数据库图像预处理建筑特征快速自动图案分割图像获取文化技术帮助

[发明专利]数据均衡方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备-CN201811427339.4有效
发明人：刘志鹏;高睿;邹存璐 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：方法包括：从多个数据样本中确定出少数类样本；根据所述少数类样本的概率分布，对所述少数类样本进行过采样，以使所述少数类样本的数量达第一阈值。这样，根据少数类样本概率分布进行样本增添，以使增添后的样本不破坏少数类样本的分布，不影响该少数类样本的真实性，进而保证后续训练所得的模型精度。
数据均衡方法装置计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]一种支持少数民族语言的手机银行系统及其工作方法-CN202111020709.4在审
发明人：樊璐;刘娟;刘卫琛;杨青刚 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种支持少数民族语言的手机银行系统及其工作方法，属于大数据，该系统包括：语音采集模块，用于采集少数民族语言信息；文字采集模块，用于采集少数民族文字信息；语言分析模块，用于将少数民族用户使用手机银行时输入的语音与采集的少数民族语言信息进行比对，确定语言分析结果；文字分析模块，用于将少数民族用户使用手机银行时输入的文字与采集的少数民族文字信息进行对比，确定文字分析结果；语音播放模块，用于将语言分析结果和文字分析结果，通过少数民族语音的方式输出本发明方便少数民族用户使用手机银行，增强客户体验。
一种支持少数民族语言手机银行系统及其工作方法

[发明专利]基于构造等边平衡三角形SMOTE算法的少数类样本生成方法-CN202110619809.2有效
发明人：徐玲玲;迟东祥;支文俊;徐迁凤;黄彦乾 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于构造等边平衡三角形SMOTE算法的少数类样本生成方法，其包括：从数据集中获取少数类样本集S，确定参与生成少数类样本的最近邻样本的个数k，并确定距离阈值ε；计算少数类样本集S的均值向量μ0；计算各少数类样本与均值向量μ0的巴氏距离，获取巴氏距离最小的少数类样本Xj；搜寻少数类样本集S中其他少数类样本，将与少数类样本Xj的巴氏距离Bki小于距离阈值ε的少数类样本添加至待定参与少数类样本生成的样本集G；将样本集G中的各样本之间两两连线，以各连接线为边分别构造等边三角形，并以各等边三角形的中点为新生成的少数类样本。该方法能够更全面地利用多数类和少数类的样本空间，使生成的新样本所携带的信息更加丰富多元。
基于构造等边平衡三角形 smote 算法少数样本生成方法

[发明专利]异常肌肉检测方法和系统-CN201810682299.1有效
发明人：王念;崔莉;赵泽 -专利权人：北京中科天合科技有限公司
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该过采样处理方法包括：获取少数类样本集合；根据邻域粗糙集算法将所述少数类样本集合划分成少数类边界区和少数类正域；以及在所述少数类边界区和所述少数类正域之间进行插值，生成合成样本。本申请基于邻域粗糙集对于少数类样本集合进行划分，并随机选择少数类边界区样本朝向少数类正域进行有向插值，从而产生更具正域模式的合成样本，以此来增加少数类样本的个数并平衡数据集，由于本申请的过采样方法没有过采样点的正确性校验
异常肌肉检测方法系统

[发明专利]用于挖掘少数类数据样本以训练神经网络的方法和系统-CN202180082723.9在审
发明人：古西姆兰·辛格;褚令洋;王岚君;张勇 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：描述了用于挖掘少数类数据样本的方法和系统。少数类挖掘服务接收由客户端神经网络的内层生成的激活，所述客户端神经网络已经过训练以执行涉及分类的预测任务。所述少数类挖掘服务使用重新校准神经网络生成重新校准激活，并使用异常检测器生成异常检测器输出。根据所述异常检测器输出，针对接收到的激活表示的数据样本计算少数类分数。将所述计算出的少数类分数与少数类阈值进行比较，以标识候选少数类数据样本。然后，可以将所述候选少数类数据样本标记并添加到所述客户端神经网络的训练数据集中。
用于挖掘少数数据样本训练神经网络方法系统

[发明专利]面向不平衡数据的少数类样本生成方法和装置-CN202210214787.6在审
发明人：王可;蔡志平;罗孟华;周桐庆;李雄略 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种面向不平衡数据的少数类样本生成方法和装置。方法包括：将目标网络的原始不平衡样本集划分为若干个初始局部样本集，获取原始少数类样本对应的上一次迭代得到的更新局部样本集的待更新局部分类线，根据原始少数类样本和原始少数类样本到对应的待更新局部分类线的距离，得到原始少数类样本当前迭代的的局部生成少数类样本，根据原始少数类样本、原始少数类样本对应的初始局部样本集中的局部邻近多数类样本、待更新局部分类线和当前迭代的局部生成少数类样本计算判别器的损失函数，当损失函数满足预设条件时，输出局部生成少数类样本。
面向不平衡数据少数样本生成方法装置

[外观设计]酒瓶（少数民族）-CN201930640228.0有效
发明人：赵芝梅 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： 09-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：酒瓶（少数民族）。2.本外观设计产品的用途：用于存放、盛装酒包装瓶。3.本外观设计产品的设计要点：在于图案以及形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
酒瓶少数民族

[发明专利]不平衡数据分类过采样方法、装置、设备及介质-CN201810453104.6有效
发明人：韩伟红;李树栋;王乐;方滨兴;贾焰;黄子中;周斌;殷丽华;田志宏 -专利权人：广州大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种不平衡数据分类过采样方法，包括：获取待处理不平衡数据中的所有少数样例；根据K近邻算法获取每一所述少数样例最近邻的k个样例中多数样例的个数；根据所述多数样例的个数确定对应少数样例的类别；根据每一所述少数样例的类别进行与所述类别对应的操作增加少数样例的多样性，避免因少数类样例少导致分类学习算法精度低，解决少数类样例缺失的问题。
数据分类过采样分类学习算法个数确定最近邻多样性

[发明专利]一种非平衡IPTV数据集上的少数类样本的合成方法-CN201610753263.9在审
发明人：魏昕;李智林;周亮;黄若尘;刘榕华 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种非平衡IPTV数据集上的少数类样本的合成方法，用于解决现有少数类数据合成方法中对少数样本不加以分析处理直接生成新样本而造成的后续分类预测模型性能下降的缺陷，本发明的实施流程为首先找出少数类样本的邻居集合，根据邻居样本所属类别的比重将其分为噪声集、安全集和危险集三类，对噪声集中的样本不做处理，对安全集和危险集计算其比率并计算相关概率，以此概率选择安全集或危险集，基于所选集合中的样本产生新的少数类样本；采用本发明的方法，可以去除对分类其负面作用的少数类样本效应，并且增加分类面附近的少数类样本的效用，所获得的新的少数类样本可以更好地提升后续分类、预测模型的性能。
一种平衡 iptv 数据少数样本合成方法

[发明专利]一种基于数据分区混合采样的不平衡集成分类方法-CN201911339988.3在审
发明人：高欣;任昺;何杨;李康生;井潇;纪维佳;查森;王锋 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明实施例提出了一种基于数据分区混合采样的不平衡集成分类方法，包括：根据少数类邻域中的多数类占比将样本空间划分为四个区域：多数类安全区、少数类安全区、边界区、少数类噪声区，根据每个少数类邻域的多数类占比与其总和的比值生成权值，据此确定每个少数类邻域的合成数目，以随机线性插值方式对边界区少数类进行过采样；对多数类安全区采用随机欠采样，剔除少数类噪声区样本但保留少数类安全区样本，生成平衡数据集；构建三种集成学习模型：偏向多数类的原始模型
一种基于数据分区混合采样不平衡集成分类方法

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