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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

712 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

713 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 控制科学与工程
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

1 篇 分类模型训练
1 篇 数据库录制
1 篇 识别算法
1 篇 面部表情

机构

55 篇 腾讯科技有限公司
23 篇 平安科技有限公司
11 篇 北京邮电大学
10 篇 浙江大学
9 篇 北京百度网讯科技...
7 篇 中国科学院自动化...
7 篇 西安交通大学
7 篇 清华大学
7 篇 电子科技大学
7 篇 支付宝信息技术有...
6 篇 中国移动通信集团...
6 篇 阿里巴巴集团控股...
5 篇 厦门美图之家科技...
5 篇 东南大学
5 篇 西安电子科技大学
5 篇 中山大学
5 篇 北京京东世纪贸易...
4 篇 华中科技大学
4 篇 国信优易数据有限...
4 篇 天津大学

作者

6 篇 张璐
5 篇 张旭
5 篇 刘萌
5 篇 孙源良
5 篇 王健宗
4 篇 刘玉宇
4 篇 梁昆
4 篇 曾小英
4 篇 李坚强
4 篇 李琛
4 篇 张宇光
4 篇 曾崛
4 篇 张辉
4 篇 张涛
4 篇 张海松
4 篇 王曰海
4 篇 陈杰
4 篇 张轩铭
4 篇 王维强
4 篇 丁无极

语言

713 篇 中文

检索条件"主题词=分类模型训练"

共 713 条记录，以下是101-110 订阅

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详细简洁

排序：

基于业务安全的分类模型训练方法、装置和存储介质

基于业务安全的分类模型训练方法、装置和存储介质

引用

作者：张戎 410006 湖南省长沙市岳麓区天顶街道环湖路1177号方茂苑(二期)12、13、15栋2012室

本申请涉及一种基于业务安全的分类模型训练方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取目标业务的全量样本；通过至少一种的异常检测方式对所述全量样本进行异常检测，从所述全量样本中确定出异常样本；从所述异常样本中筛选样本内容满... 详细信息

标准号: CN111259985B

本申请涉及一种基于业务安全的分类模型训练方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取目标业务的全量样本；通过至少一种的异常检测方式对所述全量样本进行异常检测，从所述全量样本中确定出异常样本；从所述异常样本中筛选样本内容满足恶意条件的恶意样本；根据所述全量样本中除去所述恶意样本后的样本，确定正常样本；基于所述恶意样本和所述正常样本对初始的分类模型进行训练，得到用于对所述目标业务进行安全管控的分类模型。本申请提供的方案可以减少安全管控的成本。

关键词：样本安全管控分类模型异常检测正常样本分类模型训练存储介质获取目标目标业务样本内容业务安全申请筛选

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一种分类模型训练方法、阿尔茨海默病分类方法及装置

一种分类模型训练方法、阿尔茨海默病分类方法及装置

引用

作者：王卓薇梁雪虎吴嘉辉 510060 广东省广州市越秀区东风东路729号大院

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... 详细信息

标准号: CN113392938A

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。

关键词：分类器分类网络特征提取训练样本注意力学生骨干网络构建老师收敛标签阿尔茨海默病分类模型训练分类器输出分类准确率分类模型特征计算训练分类真实标签预测去除分类更新申请网络

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用于对象属性分类模型训练的方法、设备和存储介质

用于对象属性分类模型训练的方法、设备和存储介质

引用

作者：孙敬娜曾伟宏陈培滨王旭桑燊刘晶黎振邦开曼群岛

本公开涉及用于对象属性分类模型训练的方法、设备和存储介质。提出了一种用于对象属性分类的模型的训练方法，包括以下步骤：获取与要执行分类任务的待分类属性相关的二分类属性数据，所述二分类属性数据包含指示该待分类属性对于至少... 详细信息

标准号: CN115700790A

本公开涉及用于对象属性分类模型训练的方法、设备和存储介质。提出了一种用于对象属性分类的模型的训练方法，包括以下步骤：获取与要执行分类任务的待分类属性相关的二分类属性数据，所述二分类属性数据包含指示该待分类属性对于至少一个分类标签中的每一个为“是”或“否”的数据；基于所述二分类属性数据进行用于对象属性分类的模型的预训练。

关键词：对象属性属性数据二分类分类属性分类分类模型训练存储介质分类标签

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基于对比学习的联邦少样本图像分类模型训练方法、分类方法及设备

基于对比学习的联邦少样本图像分类模型训练方法、分类方法及设备

引用

作者：高志鹏赵晨芮兰兰杨杨莫梓嘉俞新蕾杨岩 100876 北京市海淀区西土城路10号

本发明提供一种基于对比学习的联邦少样本图像分类模型训练方法、分类方法及设备，包括：构建训练集和查询集，为训练集添加真实标签；获取初始模型，该初始模型包括嵌入网络和关系网络；将训练集样本和查询集样本成对输入嵌入网络，提... 详细信息

标准号: CN116229172A

本发明提供一种基于对比学习的联邦少样本图像分类模型训练方法、分类方法及设备，包括：构建训练集和查询集，为训练集添加真实标签；获取初始模型，该初始模型包括嵌入网络和关系网络；将训练集样本和查询集样本成对输入嵌入网络，提取训练集样本特征图和查询集样本特征图并进行拼接，生成拼接特征图；将拼接特征图输入关系网络计算得到相似度分数，以得到训练集样本的类别；采用本地数据集对初始模型进行训练，并构建均方误差损失，得到初始图像分类模型；基于各客户端模型参数构建共享模型，并根据共享模型参数，采用指数移动平均更新所述初始图像分类模型，得到最终的图像分类模型。本发明提供的联邦学习模型训练简单且适用非独立同分布场景。

关键词：训练集样本初始模型查询集特征图拼接初始图像分类模型训练集构建嵌入分类模型训练图像分类模型客户端模型相似度分数参数构建关系网络均方误差模型参数模型训练输入关系网络计算样本特征样本图像真实标签指数移动共享非独立数据集成对样本网络场景学习分类更新

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储集层分类模型训练方法、分类方法、系统、设备及介质

储集层分类模型训练方法、分类方法、系统、设备及介质

引用

作者：王博涵刘晓庆任钰方杰单聪 100089 北京市海淀区北三环西路25号27号楼四层4001室

本申请涉及一种储集层分类模型训练方法、分类方法、系统、设备及介质，属于储集层分类的技术领域，该方法包括获取历史测井数据、历史测井数据对应的历史层位数据和历史测井数据对应的储层类别，历史层位数据表示历史测井数据对应测试... 详细信息

标准号: CN117951594A

本申请涉及一种储集层分类模型训练方法、分类方法、系统、设备及介质，属于储集层分类的技术领域，该方法包括获取历史测井数据、历史测井数据对应的历史层位数据和历史测井数据对应的储层类别，历史层位数据表示历史测井数据对应测试井的所在位置；根据历史测井数据和储层类别的第一相关系数，对历史测井数据进行筛选，得到目标测井数据；根据目标测井数据之间的第二相关系数和历史层位数据，对目标测井数据层进行分类，得到数据训练子集；分别对数据训练子集进行模型训练，得到与数据训练子集对应的储集层分类模型。本申请具有提高储集层分类准确率的效果。

关键词：测井数据储集层层位数据数据训练子集分类分类模型训练分类准确率分类模型模型训练测试井系数和申请筛选

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目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质

目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质

引用

作者：李显巨孔攀陈伟涛唐厂冯如意王力哲陈刚 430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息... 详细信息

标准号: CN116721301B

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息，并将提取的边缘信息进行融合得到增强边缘特征；将增强边缘特征和融合特征进行融合，得到边缘融合特征；将边缘融合特征进行通道特征加强，得到加强边缘融合特征；将加强边缘融合特征和对应的标签特征进行融合，得到遥感图像综合特征；将遥感图像综合特征特征输入分类器进行训练，得到目标场景分类模型。本发明的技术方案提高了目标场景分类模型对矿山目标场景的分类精度。

关键词：目标场景融合遥感图像分类模型训练边缘融合边缘特征边缘信息分类模型加强边缘综合特征图像处理技术标签特征存储介质特征输入特征提取通道特征分类器分类矿山

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网络请求数据分类模型训练方法、分类方法及存储介质

网络请求数据分类模型训练方法、分类方法及存储介质

引用

作者：陈昊天张研 230088 安徽省合肥市中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区创新大道2809号置地创新中心34、36-37层

本发明提供了一种网络请求数据分类模型训练方法、分类方法及存储介质，训练方法包括步骤：获取多条网络请求数据，并提取各条网络请求数据中的特征数据；采用预设的特征数据匹配规则对网络请求数据中的特征数据进行匹配，获得每条网络... 详细信息

标准号: CN114528908A

本发明提供了一种网络请求数据分类模型训练方法、分类方法及存储介质，训练方法包括步骤：获取多条网络请求数据，并提取各条网络请求数据中的特征数据；采用预设的特征数据匹配规则对网络请求数据中的特征数据进行匹配，获得每条网络请求数据中特征数据的数量匹配结果；采用各条合法请求数据的请求地址数据对预先构建的隐马尔可夫模型进行训练，获得第一计算模型；采用第一计算模型计算请求地址数据的文本序列生成概率；根据数量匹配结果和文本序列生成概率生成各条网络请求数据的特征向量，采用特征向量训练预先构建的第一逻辑回归模型，获得第二计算模型。本发明从多个维度对网络请求数据进行分析，有效提高了网络数据分类的准确性。

关键词：网络请求数据特征数据计算模型数量匹配特征向量文本序列构建隐马尔可夫模型分类模型训练逻辑回归模型存储介质地址数据概率生成合法请求计算请求匹配规则请求地址网络数据分类维度预设匹配概率分析

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智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置

智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置

引用

作者：白安琪蒋宁吴海英肖冰 401121 重庆市渝北区黄山大道中段52号渝兴广场B2栋4至8楼

本申请实施例公开了一种智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置。所述智能交互方法包括：获取与目标用户对应的目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱基于所述目标用户的语言能力类别所创建，所述目标用户的语言能力类别基于... 详细信息

标准号: CN116127006A

本申请实施例公开了一种智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置。所述智能交互方法包括：获取与目标用户对应的目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱基于所述目标用户的语言能力类别所创建，所述目标用户的语言能力类别基于目标用户的语言能力特征所确定；根据所述目标语言知识图谱，确定与所述目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息；获取所述目标用户的行为信息；所述行为信息包括以下至少一项：动作信息、语言信息、情感信息；根据所述目标知识信息和所述行为信息，确定与所述目标用户对应的交互策略，并基于所述交互策略与所述目标用户进行交互。该技术方案能够实现与用户语言能力类别相匹配的个性化的人机交互效果。

关键词：目标用户语言能力目标语言行为信息图谱交互策略知识信息智能交互匹配分类模型训练动作信息能力类别情感信息人机交互用户语言语言信息个性化创建申请

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眼底图像分类模型训练方法及设备

眼底图像分类模型训练方法及设备

引用

作者：贺婉佶王欣熊健皓赵昕和超张大磊 200030 上海市徐汇区宜州路180号1幢8楼01室

本发明提供一种眼底图像分类模型训练方法及设备，所述方法包括：获取训练数据，包括眼底图像及用于表达其疾病类型的标签；利用经过训练的第一机器学习模型对所述眼底图像进行分类，得到用于表达其属于各种疾病类型的第一置信度信息；... 详细信息

标准号: CN111383210B

本发明提供一种眼底图像分类模型训练方法及设备，所述方法包括：获取训练数据，包括眼底图像及用于表达其疾病类型的标签；利用经过训练的第一机器学习模型对所述眼底图像进行分类，得到用于表达其属于各种疾病类型的第一置信度信息；利用所述训练数据以及所述第一置信度信息对第二机器学习模型进行训练，训练过程中所述第二机器学习模型对所述眼底图像进行分类，得到用于表达其属于各种疾病类型的第二置信度信息，并根据所述第二置信度信息与所述标签的差异以及所述第二置信度信息与所述第一置信度信息的差异优化所述第二机器学习模型的参数。

关键词：置信度机器学习模型眼底图像疾病类型训练数据标签分类模型训练训练过程分类优化

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一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：黄大九冯静 100033 北京市西城区金融大街31号

本申请实施例公开了一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取训练数据，训练数据包括互相对应的第一时序数据和目标类别值；将第一时序数据输入至全卷积网络FCN，基于注意力机制提取第一时序数据在预设特征... 详细信息

标准号: CN115510958A

本申请实施例公开了一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取训练数据，训练数据包括互相对应的第一时序数据和目标类别值；将第一时序数据输入至全卷积网络FCN，基于注意力机制提取第一时序数据在预设特征通道的第一特征，预设特征通道与传感器分别对应；将第一时序数据输入至门控循环网络GRU，提取第一时序数据的全局时序特征，以得到第二特征；将第三特征输入至分类器，输出预测类别值，第三特征为对第一特征和第二特征拼接得到；根据预测类别值和目标类别值，训练级联的预设神经网络，直至预设神经网络满足预设训练条件，得到训练好的分类模型。根据本申请的实施例，能够准确预测驾驶行为的类别值。

关键词：时序数据预设目标类别神经网络特征通道训练数据分类模型训练注意力机制存储介质电子设备分类模型驾驶行为时序特征输出预测特征输入循环网络训练条件分类器传感器预测级联卷积门控拼接申请全局网络

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