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[发明专利]一种非平衡数据集的分类方法-CN201910591151.1在审
发明人：邢国政 -专利权人：邢国政
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种非平衡数据集的分类方法，该方法包括获取非平衡数据集，所述非平衡数据集包括正类数据集和负类数据集；对正类数据集和负类数据集进行采样处理，获得新的数据集；利用新的数据集对SVM分类器进行训练，获得分类模型，用分类模型对待测数据集进行分类。该分类方法，首先获取正类数据集和负类数据集的分类超平面，然后根据分类超平面分别实现对正类数据集进行欠采样，对负类数据集进行过采样，进而提高了分类的准确性和效率。
数据集非平衡数据分类分类超平面分类模型对正采样处理过采样欠采样

[发明专利]一种基于迁移学习的音频分类方法-CN201911365456.7有效
发明人：杜春河;丁宁 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的音频分类方法，包括如下步骤：人工标注音频分类数据，建立音频分类数据集；收集公开的文本分类数据，建立公开数据集；筛选出公开数据集中分类在音频分类数据集类别中的数据并与音频分类数据集组成训练集；利用训练集训练分类模型；利用分类模型对音频进行分类。不需要大量标注数据，有效降低成本，集合公开数据集和音频分类数据集，保证模型效果。
一种基于迁移学习音频分类方法

[发明专利]一种心电图数据的存储方法及装置-CN201910665895.3有效
发明人：刘盛捷 -专利权人：深圳邦健生物医疗设备股份有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明公开了一种心电图数据的存储方法及装置，所述方法包括：获取监测的心电图原始数据，将所述心电图原始数据划分为多个心电图数据片段，根据形态对所述多个心电图数据片段进行分类，将所述多个心电图数据片段分类到对应的形态分类集，分别根据心律对每个形态分类集包含的心电图数据片段进行二次分类，将每个形态分类集包含的心电图数据片段分类到对应的心律分类集，对所有形态分类集包含的所有心律分类集进行采样，得到与每个形态分类集的每个心律分类集对应的采样结果，确定分类信息、心律分类集信息，将所述分类信息、所述心律分类集信息和所述采样结果存储至心电图数据库，大大缩减存储相似心电图数据片段，节省存储空间，避免数据冗余。
一种心电图数据存储方法装置

[发明专利]数据集粒度分类方法及装置-CN202111670237.7在审
发明人：杨武;韩锋;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开关于一种数据集粒度分类方法及装置，数据集粒度分类方法包括：获取待分类数据集，其中，待分类数据集中包括至少一个图像；根据待分类数据集，得到第一数据集和第二数据集，其中，第一数据集是将待分类数据集中的图像均调整到第一分辨率得到的，第二数据集是将待分类数据集中的图像均调整到第二分辨率得到的；利用第一数据集对神经网络模型进行训练和测试，得到用于图像分类的第一分类模型和第一分类模型的分类精度，并且，利用第二数据集对神经网络模型进行训练和测试，得到用于图像分类的第二分类模型和第二分类模型的分类精度；根据第一分类模型的分类精度、第二分类模型的分类精度和预设阈值，得到待分类数据集的粒度分类结果。
数据粒度分类方法装置

[发明专利]一种自动标注数据集的方法及标注系统-CN202210890423.X在审
发明人：查海涅;查沛;郝娟娟;焦迎庆 -专利权人：安徽易刚信息技术有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动标注数据集的方法及标注系统，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：将多分类的大数据集拆分成单分类数据，并得到相应的单分类数据集；标注少量的单分类数据集，并送入模型进行单分类数据集训练，从而实现对单分类数据集的自动标记；将标记完成的所有种类的单分类数据集进行批量修改对应类别的编号，并合并成一个已标注好大数据集文件；将合并所得的多分类大数据集送入模型训练并再识别数据集，以完成多分类大数据集的自动标注工作，本发明采用单分类训练，自动标记数据集、再训练，最后将单分类数据集合并到一起从而完成多分类、大数据集的制作，采用该方案会降低计算机功耗，节约开发时间。
一种自动标注数据方法系统

[发明专利]数据分类方法、装置、设备、可读存储介质及产品-CN202211307793.2在审
发明人：夏志超;蒋宁;吴海英 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供一种数据分类方法、装置、设备、可读存储介质及产品，方法包括：获取待分类数据集；获取待分类数据集；确定待分类数据集中的多个目标分类数据，目标分类数据为预测类别与标注类别不同的待分类数据；根据每个目标分类数据对应的目标熵值对多个目标分类数据进行迭代分类操作，直至满足预设的迭代结束条件，获得所述分类后的目标训练集、目标测试集以及目标验证集。从而能够有效地降低数据集分类过程中的计算量，提高数据集分类的效率。且通过目标熵值确定各待分类数据是否需要迭代分类，从而能够提高数据集分类的准确性，进而能够提高后续分类模型的训练精度。
数据分类方法装置设备可读存储介质产品

[发明专利]通过偏差校正和分类预测生成生物标记签名的系统和方法-CN201380039806.5有效
发明人：弗洛里安·马丁;向阳 -专利权人：菲利普莫里斯生产公司
申请日： 2013-06-21 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本文详述了用于按集成方式校正数据集并对数据集进行分类的系统和方法。训练数据集、训练分类集和测试数据集被接收。对于所述训练数据集，通过将机器学习技术应用到训练数据集和训练分类集来生成第一分类器，并且通过根据第一分类器对测试数据集中的元素进行分类来生成第一测试分类集。对于多次迭代中的每一次，训练数据集被变换，测试数据集被变换，并且通过将机器学习技术应用到经变换的训练数据集来生成第二分类器。根据第二分类器来生成第二测试分类集，并且将第一测试分类集与第二测试分类集相比较。
用于通过集成偏差校正分类预测生成生物标记签名系统方法

[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]数据分类模型的训练方法、数据分类方法和电子设备-CN202310124795.6在审
发明人：孙思齐;邹丹;薛蕊;王沛然;吴江;邵赛;杨东盛 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种数据分类模型的训练方法、数据分类方法和电子设备。其中，数据分类模型的训练方法包括：获取多个数据集样本，以及各个数据集样本对应的类别标签；将多个数据集样本输入到初始数据分类模型中，根据各个数据集样本对应的类别标签和分类结果对初始数据分类模型的模型参数进行更新，以得到训练好的数据分类模型；将预分类数据集基于与分类体系的距离进行归堆，将距离近的数据集输入到预训练好的分类模型中进行分类。通过以上分类模型，对待分类数据进行分类效率较高。
数据分类模型训练方法电子设备

[发明专利]疾病风险的分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202010459737.5在审
发明人：李映雪 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，揭露了一种疾病风险的分析方法，包括：获取训练数据集并进行分类得到分类数据集；利用分类数据集对预先构建的多个弱分类器进行训练，并从训练后的多个弱分类器中选取多个目标弱分类器，将目标弱分类器聚合为疾病模型；获取待判断用户数据集，对待判断用户数据集进行预处理，得到目标数据集；将目标数据集与分类数据集建立索引关系；根据索引关系将目标数据集与分类数据集进行匹配，得到匹配数据集；利用疾病模型对匹配数据集进行分析计算此外，本发明还涉及区块链技术，基本数据和/或特征数据可存储于区块链节点中。本发明可以解决疾病风险的分析效率低和分析精确度低的问题。
疾病风险分析方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]文本分类模型构建、文本分类方法及装置-CN202110322136.4在审
发明人：谢先招;向修海 -专利权人：武汉优品楚鼎科技有限公司
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种文本分类模型构建、文本分类方法及装置，所述文本分类模型构建方法包括：构建情感词典；基于情感词典对预先标注文本数据进行数据清洗，得到中性文本数据集与非中性文本数据集；非中性文本数据集包括利好文本数据集及利空文本数据集，基于中性文本数据集与非中性文本数据集对第一文本分类模型进行训练，得到中性/非中性二分类器；基于利好文本数据集及利空文本数据集对第二文本分类模型进行训练，得到利好/利空二分类器。文本分类方法中，基于所得到的文本分类模型对待测文本数据进行分类，提高了分类准确度，同时提升对于文本数据的分类效率。
文本分类模型构建方法装置

[发明专利]一种基于多数据集的肺音分类系统-CN202310485987.X在审
发明人：解书照;王智;许国贤;雷桑 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多数据集的肺音分类系统，包括归化模块、分类辅助模块、肺音分类模块，其中，归化模块用于根据不同肺音数据集的类别间的对应关系归化融合至少两个肺音数据集，从而获得融合后的归化数据集；分类辅助模块用于根据归化数据集构建、训练预分类模型，从而得到预分类模型在归化数据集中对肺音数据分类精度最高的分类参数；肺音分类模块用于根据分类参数构建肺音分类模型，对肺音数据进行分类并输出肺音分类结果；本发明能够解决肺音识别过程中数据赤字和多个数据集之间类别组合不统一的问题，从而利用多数据集提高肺音数据分类的精度。
一种基于多数音分系统

[发明专利]一种邮件分类模型的构建方法、装置、终端设备和介质-CN201910767882.7在审
发明人：陈磊华;潘文辉;朱南皓;杨芸 -专利权人：论客科技(广州)有限公司
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种邮件分类模型的构建方法、装置、终端设备和介质。所述方法包括：利用样本邮件数据集，构建目标数据集和语料库；将语料库用于训练与文本数据集、URL链接数据集和脚本数据集一一对应的word2vec模型，并利用word2vec模型将文本数据集、URL链接数据集和脚本数据集转换为特征向量；构建与目标数据集中除融合数据集外的各数据集一一对应的分类器，并训练分类器，得到相应的分类模型；将融合数据集用于训练分类模型，得到融合数据集中各种数据的决策权重；根据决策权重，利用测试邮件数据集对分类模型进行指标评估验证和优化本发明能够针对邮件中的多种数据建立一邮件分类模型，使得可通过此邮件分类模型对邮件进行多维度检测，实现邮件的高效分类。
数据集融合数据邮件分类构建分类模型脚本数据目标数据文本数据决策权语料库多维度检测训练分类器测试邮件数据建立特征向量训练分类邮件数据指标评估终端设备分类器样本验证转换分类优化

[发明专利]一种基于主动学习的问答语料情感分类方法及系统-CN201911283416.8在审
发明人：刘振宇;王亚平;杨硕;孙科武;王芳 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动学习的问答语料情感分类方法及系统，包括：对语料库中的训练语句进行分词，确定TF‑IDF值，根据TF‑IDF值构建句子相量样本，确定训练数据；将训练数据与人工标注数据集合、伪标签数据集、相似数据集分别组合训练，得到人工标注分类器，伪标签分类器和相似分类器；对训练数据中的未标签数据进行无监督的聚类，将相似数据加入相似数据集并重新训练相似分类器；利用人工标注分类器，伪标签分类器和相似分类器分别对未标注数据进行分类，并根据投票策略更新投票数据集、伪标签数据集和未标注数据集；利用投票数据集和人工标注数据集对综合分类器进行训练；根据待分类语料确定句子相量，并利用已训练好的综合分类器确定情感分类结果。
一种基于主动学习问答语料情感分类方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的复合影像特征分类检测方法-CN202310504312.5在审
发明人：邵奇可;吴艳艳;颜世航 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的复合影像特征分类检测方法，包括：S1、获取目标的信息数据集和图像数据集；S2、构建复合影像特征分类检测模型，复合影像特征分类检测模型包括数据处理模块、图像特征提取模块和XGBoost分类模型，获得信息特征数据集和图像特征数据集；S3、将信息特征数据集和图像特征数据集拼接融合为复合特征数据集，并按照预设比例划分复合特征数据集为训练集和测试集；S4、采用训练集训练XGBoost分类模型并采用测试集评估；S5、将待测目标的信息数据集和图像数据集输入评估后的复合影像特征分类检测模型进行检测，输出分类检测结果。该方法有利于提高分类准确度和工作效率，且适用范围广。
一种基于深度学习复合影像特征分类检测方法

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