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[发明专利]一种对抗样本的检测方法及装置-CN202010413738.6在审
发明人：张泉;袁敏;冯庆磊;贾永香;郭旭阳;赵越;姜宇;顾明;孙家广 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司;清华大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗样本的检测方法及装置，其中方法为：根据待测图片的像素信息，按照预设格式，生成所述待测图片的像素特征数据，作为待测样本；将待测样本输入至特定样本重构模型，获得所述待测样本的重构样本；将所述待测样本的重构样本输入至所述特定预估模型，获得所述待测样本的重构样本的中间层输出值；将所述待测样本的重构样本的中间层输出值输入至特定分类模型，确定所述待测样本是否为对抗样本。上述方法应用于金融科技(Fintech)时，正常样本和对抗样本经特定样本重构模型转换后，正常样本和对抗样本的区分度会更大，确定所述待测样本是否为对抗样本的结果更加明显，更准确地发现所述待测样本是否为对抗样本
一种对抗样本检测方法装置

[发明专利]一种对抗网络样本检测的方法-CN202110282280.X在审
发明人：陈晋音;徐慧玲;宣琦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗网络样本检测的方法，包括：构建用于检测对抗样本的检测模型，所述检测模型包括特征提取单元、特征重构单元、图分类器、差异计算单元以及判别单元，其中，特征提取单元用于生成输入图像样本的提取特征，特征重构单元用于生成输入图像样本的重构特征，图分类器用于对输入的提取特征和重构特征进行处理，得到对应的概率分布，差异计算单元用于对输入提取特征对应的概率分布与重构特征对应的概率分布的差异值，判别单元用于依据差异值和预设阈值判别图像样本是否为对抗样本；将待检测图像样本输入至所述检测模型中，以实现对待检测图像样本的检测。
一种对抗网络样本检测方法

[发明专利]用于异常检测的图像处理方法及设备和神经网络构建方法-CN202110653941.5在审
发明人：赵颖;王刚;张毅飞 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：该异常检测的图像处理方法包括：获取包含待检测样本的输入图像；基于所述输入图像，分别利用异常样本生成网络和正常样本生成网络生成第一异常样本生成图像和第一正常样本生成图像；以及至少基于所述输入图像与第一异常样本生成图像和第一正常样本生成图像之间的相似度，确定所述输入图像中的待检测样本是否存在异常。根据本公开实施例的异常检测的图像处理方法，考虑了输入图像与各个生成网络所生成的相应类型的样本生成图像之间的相似度，从而不仅提供了细粒度的分类结果，同时对未见样本异常具有一定的鲁棒性。
用于异常检测图像处理方法设备神经网络构建

[发明专利]子带处理单元、生成合成子带信号的方法以及存储介质-CN201410460670.1有效
发明人：拉尔斯·维尔默斯 -专利权人：杜比国际公司
申请日： 2011-01-05 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G10L21/038 文献下载
摘要：块提取器被配置为重复地根据多个复值分析样本得出L个输入样本的帧；以及在得出L个输入样本的接下来的帧之前对多个复值分析样本应用p个样本的块跳跃大小由此生成输入样本的一系列帧。非线性帧处理单元被配置为根据输入样本的帧确定经处理样本的帧。重叠及相加单元被配置为通过将经处理样本的一系列帧的样本进行重叠及相加来确定合成子带信号，其中分析子带信号与关于输入音频信号被时间拉伸和/或频率换位的信号的频带相关联。
处理单元以及生成合成信号方法

[发明专利]数据增强方法、模型训练方法及装置-CN202211166981.8在审
发明人：杨森;蒋宁;肖冰;李宽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据增强方法及模型训练方法，该模型训练方法包括：获取第一训练样本；将第一训练样本输入待训练模型中进行迭代训练，直至模型的损失函数收敛；其中，将第一训练样本输入待训练模型中进行训练的具体实现方式有：将第一训练样本输入待训练模型的第一增强子模型中对第一训练样本进行第一增强处理，得到第二训练样本；将第二训练样本输入待训练模型的第二增强子模型中对第二训练样本进行第二增强处理，得到增强后样本，第一增强处理和第二增强处理不同；损失函数包括语义缓解损失函数，语义缓解损失函数是根据第一训练样本的样本语义分布与增强后样本的样本语义分布的差异度确定的。
数据增强方法模型训练装置

[发明专利]用于预测电池的健康状态的方法和相关装置-CN202310699711.1在审
发明人：张勇;李元春;李慧;刘云新;张策 -专利权人：数据天地创新科技有限公司;清华大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：方法包括：获取包括参考电池在全寿命周期的电压随时间变化曲线的源域数据和包括目标电池在寿命早期的电压随时间变化曲线的目标域数据；识别特征电压变化区间；构造源域样本，其样本输入包括每个参考电池在每个特征电压变化区间之前的第一多次特征电压变化区间的特征值和健康状态，其样本输出包括该参考电池在该特征电压变化区间之后的第二多次特征电压变化区间的健康状态；基于源域样本构造度量样本输入相似性的度量函数；以类似构造源域样本的方式构造目标域样本；用目标域样本的样本输入与源域样本的样本输入之间的相似性对源域样本的样本输出加权以合成目标电池的健康状态预测值
用于预测电池健康状态方法相关装置

[发明专利]音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质-CN202011046519.5有效
发明人：郑锋;刘航晨;宋轩;张建国 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质，模型训练方法包括获取训练样本；根据训练样本和噪声样本获取生成器和鉴别器；将训练样本输入到生成器中，得到伪样本；将训练样本和伪样本输入到鉴别器中，获取生成损失和对比损失；将伪样本输入到生成器中，得到重建样本；计算训练样本和重建样本的重建损失；将干扰域样本和伪样本输入到鉴别器中，获取鉴别损失；利用梯度下降法，通过生成损失、对比损失、重建损失和鉴别损失训练生成器和鉴别器
音乐风格迁移方法模型训练装置存储介质

[发明专利]基于孪生网络的不完备训练集的SAR目标识别方法-CN201811263248.1有效
发明人：张帆;唐嘉昕;赵鹏;尹嫱;胡伟 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2018-10-28 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于孪生网络的不完备训练集的SAR目标识别方法，本发明借鉴了传统机器学习中k‑NN算法，从训练集的每个类别中抽取n个样本作为本类别样本的代表形成一个支持集，例如在一个分类任务中共有m个类别，那么支持集中样本总数为m*n个。在分类时将待分类样本和支持集中的支持样本一起输入到网络中，支持集中的每一个样本和这个待分类样本组成输入对，分别输入到孪生网络的两个输入中提取特征，接着将两个样本提取到的特征求差，再对特征之差进行判断得到待分类样本和支持集中某个类别样本的相似程度，最后将待分类样本归类为该样本和支持集中相似度最高的样本的类别。
基于孪生网络完备训练 sar 目标识别方法

[发明专利]一种情感分析模型训练方法、装置和存储介质-CN202111125058.5在审
发明人：李明超;张寿明 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2021-09-25 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种情感分析模型训练方法，包括：获取原始训练样本集；将所述原始训练样本集输入BT文本增强模块，得到第一训练样本集；将所述原始训练样本集输入EDA文本增强模块，得到第二训练样本集；将所述第一训练样本集和所述第二训练样本集输入到筛选融合模块，得到第三训练样本；将所述第三训练样本集输入到卷积神经网络模块，对所述卷积神经网络模块进行训练，得到所述情感分析模型。
一种情感分析模型训练方法装置存储介质

[发明专利]计算机实现的方法、设备和计算机程序产品-CN202110837728.X在审
发明人：王子嘉;倪嘉呈;杨文彬;贾真 -专利权人：伊姆西IP控股有限责任公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：该方法包括基于由特征提取模型从输入样本所提取的一组样本特征，确定输入样本的置信度以及一组样本特征之间的相似程度；基于置信度、一组样本特征和输入样本的标注信息，确定第一损失，该第一损失与标注信息的质量有关；基于一组样本特征之间的相似程度，确定第二损失，该第二损失与一组样本特征的质量有关；以及基于第一损失和第二损失，训练特征提取模型。本公开的实施例确定输入样本的置信度，进而优化特征提取模型。
计算机实现方法设备程序产品

[发明专利]一种基于FGSM对抗攻击算法的检测与防御方法-CN202010190985.4有效
发明人：徐嘉龙;董建达;夏洪涛;李鹏;高明;王猛;徐重酉;叶楠;苏建华;赵剑;叶斌;琚小明;张朋飞;于晓蝶;冉清文;刘宇;潘富城;胡妙 -专利权人：宁波送变电建设有限公司永耀科技分公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;国网浙江宁波市鄞州区供电有限公司;国网浙江余姚市供电有限公司;华东师范大学
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于FGSM对抗攻击算法的检测与防御方法，包括确定被攻击的原始图像样本；将原始图像样本输入网络模型，利用FGSM算法生成对抗图像样本；将原始图像样本输入到目标网络模型，训练目标识别网络；将原始图像样本和对抗图像样本输入检测模型利用DCT算法和SVM算法训练模型并进行检测；对于要进行测试的图像样本进行测试，并输出识别结果。利用FGSM算法生成对抗图像样本，调用训练预输入层的方式对测试样本进行检测，利用目标网络模型进行识别，提升针对引入扰动的了防御能力。
一种基于 fgsm 对抗攻击算法检测防御方法

[发明专利]风控场景中消除噪声样本的方法和装置-CN202310577209.3在审
发明人：杨信;吕乐;傅幸;刘芳卿;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种风控场景中消除噪声样本的方法和装置。该方法包括：得到原始训练样本集；该原始训练样本集中包括扩充训练样本以及干净训练样本；将原始训练样本集中的一部分训练样本输入第一去噪模型中，另一部分训练样本输入第二去噪模型中；从输入一个去噪模型的各训练样本中确定出标签相对可靠的训练样本，并利用输入该标签相对可靠的训练样本时得到的该去噪模型的梯度信息更新另一个去噪模型的参数；最终得到的去噪模型对所述原始训练样本集中的训练样本进行分类，利用分类结果更新原始训练样本集中该训练样本的标签，从而得到消除噪声样本后的训练样本集本说明书实施例能够更好地消除噪声样本。
场景消除噪声样本方法装置

[发明专利]一种天线回波损耗建模方法、系统、设备及存储介质-CN202310513909.6在审
发明人：田雨波;孟非;李睿 -专利权人：广州航海学院
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种天线回波损耗建模方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：获取n组输入样本集，各输入样本集包括h个样本，利用第一仿真方法获取各样本的第一回波损耗值，在输入样本集中抽取ntest组测试样本集和nfine组训练样本集，利用第二仿真方法获取测试样本集和训练样本集中各样本的第二回波损耗值，利用训练样本集建立第一高斯模型，以测试样本集监测第一高斯模型的精度，重复获取训练样本集以使得第一高斯模型满足精度要求；利用第一高斯模型获取输入样本集中各样本的伪标签，结合训练样本建立第二高斯模型，以测试样本集监测第二高斯模型精度，不断增加训练样本集更新第二高斯模型使其满足精度要求
一种天线回波损耗建模方法系统设备存储介质

[发明专利]用于被测样本控制的流体停止-CN201410181920.8有效
发明人： P.黄;L.塞弗里德 -专利权人：霍尼韦尔国际公司
申请日： 2014-04-30 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：一种测试盒（100），包括接收待测试液体样本的输入通道（110）。样本腔（145）被连接到输入通道以接收所述样本。空气可渗透膜（150）被连接在样本腔（145）和周围环境（160）之间以防止样本穿过所述膜（150）并且将样本的运动停止在样本腔（145）内。
用于样本控制流体停止

[发明专利]一种数据样本的添加方法、装置和终端设备、可存储介质-CN201910397823.5在审
发明人：曾稷 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06F8/33 文献下载
摘要：本发明实施例涉及机器学习领域，公开了一种数据样本的添加方法、确定装置和电子设备。本发明中数据样本的添加方法，应用于终端设备，包括：获取用户输入信息；检测用户输入信息的格式是否符合预设的数据样本模板；若符合，则从所述输入信息中提取数据样本，并添加至预定的数据库，可以减少数据样本录入时的字符输入量
数据样本用户输入信息终端设备机器学习领域电子设备确定装置人力成本输入信息提取数据字符输入可存储预设录入样本数据库检测应用