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[发明专利]一种海关商品智能归类方法和装置-CN201811424671.5有效
发明人：王钢;赵九贤;沈剑波;储意峰;陈文雄;郭明亮 -专利权人：深圳市关运通科技有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种海关商品智能归类方法和装置，其中，所述方法包括获取企业申报历史数据以建立企业申报历史数据模型；获取海关商品归类数据以建立海关商品归类数据模型；根据用户提供的商品信息分别在企业申报历史数据模型和海关商品归类数据模型中查找目标归类数据，目标归类信息为企业申报历史数据模型和海关商品归类数据模型中均与商品信息匹配的目标归类数据；输出目标归类数据。本发明公开的方案能够降低商品归类对用户操作经验的依赖，减少了人工出错率，提高了工作效率。
一种海关商品智能归类方法装置

[发明专利]一种图像归类模型训练中的迭代自适应终止方法-CN201910103431.3在审
发明人：刘浩;黄荣;闵雄阔;李德敏;张义红;邓开连;孙韶媛;李晓丽;魏国林;黄震 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像归类模型训练中的迭代自适应终止方法，逐一对不同迭代次数下的归类模型进行图像识别测试，获得当前归类模型的归类精度；通过拟合归类精度与迭代次数的关系函数，自适应地控制归类模型训练的迭代次数；归类模型首先处于初始波动阶段，若当前归类精度满足持续上升的条件，迭代训练进入上升拟合阶段，并开始收集归类精度与迭代次数的样本点；若当前归类精度满足样本拟合的条件，则利用上升拟合阶段获得的样本点进行归类精度与迭代次数的关系函数拟合本发明能减少迭代训练的时间，在确保归类精度合乎预期的前提下降低了迭代训练的复杂度。
迭代归类归类模型迭代训练拟合自适应关系函数样本点图像图像识别复杂度预期的样本测试

[发明专利]一种面向归类模型训练的迭代自适应终止方法-CN201910540222.5在审
发明人：刘浩;黄荣;闵雄阔;李德敏;张义红;邓开连;孙韶媛;李晓丽;魏国林;黄震 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向归类模型训练的迭代自适应终止方法，其特征在于，通过拟合归类精度与迭代次数的关系函数，自适应地控制归类模型训练的迭代次数。本发明针对图像归类模型的训练，设计了一种迭代次数自适应的终止方法。所提方法适合于目前通用的归类模型，通过在迭代训练中拟合迭代次数与归类精度之间的关系函数，实现了归类精度约束下的迭代次数控制。基于样本点的函数拟合有助于消除在迭代训练中归类精度的大幅波动问题，所提迭代终止方法成功地引入了模式识别应用所需要的归类精度条件。本发明能够自适应地确定归类模型训练的迭代次数，减少迭代训练所需的时间，在确保归类精度合乎预期的前提下降低了迭代训练的复杂度。
迭代归类模型归类自适应迭代训练关系函数拟合模式识别应用波动问题次数控制迭代终止方法适合函数拟合精度条件精度约束复杂度通用的样本点预期的图像引入成功

[发明专利]一种指标归类方法及装置和计算机可读存储介质-CN201810691299.8有效
发明人：姚冬阳 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2018-06-28 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种指标归类方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。其中，标归类方法包括：获取当前指标归类请求；使用指标归类模型对当前指标归类请求中携带的当前指标进行归类处理，以将当前指标归类到对应的归类主题；其中，指标归类模型基于预先建立主题的已标注指标的每个分词在不同主题下的出现次数本申请实施例，通过使用指标归类模型对获取的当前指标归类请求中携带的当前指标进行归类处理，可以将当前指标归类到对应的归类主题，即可以实现指标的自动归类，不需要专业人员长期维护指标归类，节省了人力成本且降低了用户的使用门槛
一种指标归类方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]归类模型训练方法、心电图数据归类方法、装置及设备-CN201810516354.X在审
发明人：栾欣泽;王晓婷;何光宇;孟健 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种归类模型训练方法、心电波形数据归类方法、装置及设备。归类模型训练方法包括：从多组心电图训练数据中提取每组心电图训练数据的特征数据；基于每组心电图训练数据的特征数据，及其对应的类别标签，训练心电图数据归类模型。由于训练得到的心电图数据归类模型是基于多组心电图训练数据的特征数据，及其对应的类别标签进行训练的，因此，该训练完成的心电图数据归类模型可以用于对心电图待分类数据进行分类，无需依赖于人的经验和水平，就可以得到对心电图数据的归类结果
心电图数据归类模型心电图训练数据特征数据归类装置及设备类别标签心电波形数据待分类数据分类申请

[发明专利]一种获取声学包部件厚度分布率的方法-CN202010747046.5有效
发明人：杜丘美;李沛然;邱斌;蒋大勇 -专利权人：中国汽车工程研究院股份有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明涉及声学包部件领域，具体公开了一种获取声学包部件厚度分布率的方法，包括步骤：设定声学包部件的厚度归类区间或厚度归类值；建立所述声学包部件表面的有限元模型；在有限元模型中建立上下表面或内外表面之间的一维单元；获取所述有限元模型中所有一维单元的长度值；将所述一维单元的长度值归类入对应的所述厚度归类区间或归类为对应的厚度归类值；根据每个所述厚度归类区间或厚度归类值所归类的所述一维单元长度值的数量计算对应的厚度分布率本发明无需进行任何的手工测量，借助于软件进行声学包部件有限元模型的建立，一维单元的建立、导出、获取和归类等，保证了厚度分布率的获取精度和准确度，提高了获取效率。
一种获取声学部件厚度分布方法

[发明专利]基于模板设计的归类方法、装置、介质及计算机设备-CN202210923300.1有效
发明人：舒开勇 -专利权人：深圳市八方通科技开发有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于模板设计的归类方法、装置、介质及计算机设备，所述方法包括步骤：获取经过编辑的目标模板，提取所述目标模板中的设计要素信息，依据设计要素信息获取设计关键词，将设计关键词作为归类映射模型的输入；获取归类映射模型，所述归类映射模型包括建立设计关键词与数据库标签之间映射关系的文字映射模块，所述数据库标签根据数据库目录设定；将所述设计关键词输入至归类映射模型并获取数据库标签；依据数据库标签将目标模板归类至模板数据库通过提取目标模板中的设计要素信息，建立设计要素信息与数据库标签之间的映射关系，依据数据库标签将目标模板准确归类至模板数据库，提升了模板归类的效率和准确性。
基于模板设计归类方法装置介质计算机设备

[发明专利]国际贸易商品代码的自动识别处理方法及系统-CN202010286717.2有效
发明人：陈康;杨永彪;路强;陈希 -专利权人：上海朗曦信息技术有限公司
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种国际贸易商品代码的自动识别处理方法及系统，包括：数据学习步骤：通过对海量海关商品编码大数据进行学习，形成商品品名及商品说明语料库和人工智能归类模型；品名分类步骤：提交商品的品名信息和说明信息，首先根据形成的商品品名及商品说明语料库对该品名进行语义分析，并结合人工智能归类模型推荐多个可能的商品归类大类别；语义分类步骤：结合形成的商品品名及商品说明语料库对提交的商品的说明进行语义分析，再通过人工智能归类模型，在推荐的多个可能的商品归类大类别中找出更加精确的归类小类别。本发明采用自然语言分析技术，对商品说明中的有效信息进行分析和抽提，解决了需要专业归类人员进行商品归类的问题和需要人工输入归类要素并撰写归类建议书的问题。
国际贸易商品代码自动识别处理方法系统

[发明专利]一种文本归类方法-CN202010485064.0在审
发明人：仪强 -专利权人：领猎网络科技（上海）有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开的文本归类方法，涉及文本处理技术领域，通过检测待归类的文本是否符合预设的规范标准，若是，则将文本输入训练过的LDA模型，得到文本表达的主题并判断文本表达的主题是否命中预设的多个主题，若是，则对文本进行预处理并将预处理之后的文本分别输入多个训练过的文本归类模型，得到文本表达的主题的归类结果集合，分别对归类结果集合中的同一类归类结果做加权平均处理，得到各类归类结果最终的概率，将数值最大的概率对应的归类结果作为文本最终的归类结果，提高了效率和精确度，可扩展性较强
一种文本归类方法

[发明专利]一种政务服务事项归类方法及系统-CN202210132450.0在审
发明人：张峰;陈兆亮;宁方刚;胡芳龙 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开一种政务服务事项归类方法及系统，涉及数据分析技术领域，其归类过程包括：从已发布的政务事项办事指南中提取事项要素，构建事项特征模型；获取待归类事项，事项特征模型首先匹配得到相关政务事项名称，随后按照事项类型再按照办理结果、国家目录编码、法律依据对事项集合进行加权；对过滤后事项集合使用语义分析和分词技术，从事项目录名称和事项名称中提取服务对象词和行为特征词，并进行标准化处理，构建服务对象‑管理行为‑行政权力模型；对比前述两个模型的匹配结果，根据匹配结果完成待归类事项的分类分组。本发明可以快速定位相同事项，实现事项归类，保障事项归类的准确度。
一种政务服务事项归类方法系统

[发明专利]一种基于BIM的电缆算量方法、系统及介质-CN201811089238.0有效
发明人：郑涵滨;陈凯凯 -专利权人：上海斯涵福信息科技有限公司
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于BIM的电缆算量方法及系统，包括：BIM模型获取步骤：根据设计成果获取BIM模型；电缆模型创建步骤：根据BIM模型创建电缆模型；计算归类步骤：计算每一路电缆模型的长度，并根据电缆型号进行归类；调整步骤：对计算归类结果进行调整，形成最终电缆敷设工程量的统计成果。
一种基于 bim 电缆方法系统介质

[发明专利]一种基于大语言模型的表单生成方法及系统-CN202311173289.2在审
发明人：柴亚团;黄凯凯;陈思远 -专利权人：无锡容智技术有限公司
申请日： 2023-09-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的表单生成方法及系统，属于数据处理技术领域，方法包括：接收用户的输入数据；确定输入数据的领域本体；在输入数据的领域本体范围内，计算输入数据的一次归类特征；基于一次归类特征对应的特征向量，确定归类参数，并基于归类参数调整特征向量；采用两点交叉算法，调整归类参数，对归类特征进行二次归类，并根据二次归类特征对输入数据进行归类，得到多类子输入数据；对各类子输入数据进行语义识别，计算语义识别后的语义相似度；在语义相似度小于预设相似度时，利用大预言模型生成各类子输入数据的语义概括词否则，重新调整归类参数进行分类；对语义概括词以及语义概括词对应的子输入数据进行组合生成展示表单。
一种基于语言模型表单生成方法系统

[发明专利]BIM模型和WBS任务关联方法及装置-CN202111406032.8在审
发明人：王玮;陈前;章邦超;薛志刚;周智;袁梦;何敏;邹永红 -专利权人：中铁建华南建设有限公司;广州地铁集团有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本申请涉及一种BIM模型和WBS任务关联方法及装置。其中，方法包括：获取工程项目的项目信息，根据项目信息对工程项目的施工任务分类，获取工程项目的WBS任务；对WBS任务进行参数分析归类，获取WBS任务的参数归类结果；参数归类结果包括专业参数、位置参数以及验收参数；采用BIM模型对参数归类结果进行映射，获取BIM模型和WBS任务的关联结果；BIM模型为具有属性可扩展且已添加映射码的模型。本申请能够以BIM模型的施工任务分类信息实现对WBS任务分类信息的映射，可实现海量BIM模型与WBS任务的信息自动关联，有利于工作人员掌握整体施工任务以及各专业进度，大幅提升工作效率和关联准确率。
bim 模型 wbs 任务关联方法装置

[发明专利]一种基于大数据的数据调优方法及系统-CN202310035223.0有效
发明人：孔祥山;陈伍 -专利权人：湖北华中电力科技开发有限责任公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于大数据的数据调优方法及系统，涉及模型调优领域，包括：获取待调优模型的待分类数据；将所述待分类数据输入词向量模型进行向量化处理，生成待分类词向量；将所述待分类词向量输入样本空间进行聚类分析，获取近邻词向量集；遍历所述近邻词向量集对所述待分类数据进行指标分类，获取归类指标判定结果；根据所述归类指标判定结果对所述待调优模型进行评估，生成归类指标评估结果；根据所述归类指标评估结果对所述待调优模型进行调优分析解决了现有技术中评估模型各项指标的数据需要自定义设定，导致存在模型调优分析过程智能化程度较低的技术问题。
一种基于数据方法系统

[发明专利]一种基于深度卷积分析的图片归类方法及播控平台-CN202210097554.2有效
发明人：文俊;吴雷 -专利权人：成都橙视传媒科技股份公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积分析的图片归类方法及播控平台，属于图片分类技术领域，包括步骤：S1，收集图片后对图片类型进行规范化处理；S2，对图片进行缩放处理；S3，将图片转换为包含RGB三个通道值的像素信息矩阵；S4，基于卷积神经网络形成预训练模型，形成归类模型；S5，利用图片和标签对归类模型进行训练调优；S6，上传图片到最终归类模型进行分类预测。本发明解决了目前图片类型归类存在的人工缺陷、人力和时间成本两方面的问题，在实施例中提出的方法不仅相比于传统的机器学习方法各方面更优，而且相比于其他深度学习模型，也有着训练代价小、训练速度快、效果更优的特点
一种基于深度卷积分析图片归类方法平台

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