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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

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文献类型

52 篇 专利

馆藏范围

52 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 上海健交科技服务...
2 篇 武汉纺织大学
2 篇 成都思多科医疗科...
2 篇 河南云心电网络科...
2 篇 四川大学华西医院
2 篇 武汉科瓴智能科技...
2 篇 郑州大学
2 篇 中译语通科技股份...
2 篇 华南理工大学
2 篇 广东工业大学
2 篇 平安科技有限公司
2 篇 中山大学
1 篇 湖南大学
1 篇 启元实验室
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 中国人民解放军国...
1 篇 华南师范大学
1 篇 中国科学院自动化...
1 篇 北京大学第一医院
1 篇 oppo广东移动通信...

作者

2 篇 杨友仁
2 篇 田飞
2 篇 蔡超
2 篇 庄华
2 篇 程会青
2 篇 刘凯
2 篇 余锋
2 篇 罗源
2 篇 冯褚
2 篇 梁鼎凯
2 篇 葛昭阳
2 篇 罗燕
2 篇 林育蓓
2 篇 区颖俊
2 篇 郑喜民
2 篇 金佳佳
2 篇 舒畅
2 篇 陈又新
2 篇 刘东权
2 篇 王青

语言

52 篇 中文

检索条件"主题词=分类预测模块"

共 52 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于深度学习的头颅CT图像分类预测模型、方法及装置

基于深度学习的头颅CT图像分类预测模型、方法及装置

引用

作者：张晓东王霄英刘建新刘想谢辉辉赵永为张宏任昕吴静云刘婧王可 100034 北京市西城区西什库大街八号

本发明公开了一种基于深度学习的头颅CT图像分类预测模型、方法及装置，其中，分类预测模型包括：图像对比度归一化模块，用于对输入的原始单层头颅CT平扫图像进行对比度归一化处理，生成处理后的单层头颅CT平扫图像；分类预测模块，用... 详细信息

标准号: CN116912554A

本发明公开了一种基于深度学习的头颅CT图像分类预测模型、方法及装置，其中，分类预测模型包括：图像对比度归一化模块，用于对输入的原始单层头颅CT平扫图像进行对比度归一化处理，生成处理后的单层头颅CT平扫图像；分类预测模块，用于利用图像特征提取器提取处理后的单层头颅CT平扫图像的图像特征，并利用分类头模块基于图像特征生成与预设类别对应的预测值，和，与预设类别对应的图像特征矩阵权重；梯度类别激活热图生成模块，用于基于图像特征矩阵权重生成激活热图，激活热图用以辅助确定病灶位置。通过该模型，可以快速、低成本的完成对头颅CT图像进行正常异常二分类的工作。而且，可以使分类结果更加准确。

关键词：头颅CT 单层图像图像特征矩阵图像特征预测模型激活预设分类预测模块图像特征提取归一化处理归一化模块图像对比度病灶位置分类结果生成处理提取处理图像分类低成本二分类分类头图生成权重分类预测学习

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人机交互系统

人机交互系统

引用

作者：潘家辉班念铭 528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学软件学院

本发明涉及一种人机交互系统，包括：信号处理器，所述信号处理器包括刺激频率识别装置，所述刺激频率识别装置包括：时空特征提取模块，用于获取待处理的EEG信号，对所述待处理的EEG信号进行空间和时间特征的提取，得到时空特征；时序... 详细信息

标准号: CN116719406A

本发明涉及一种人机交互系统，包括：信号处理器，所述信号处理器包括刺激频率识别装置，所述刺激频率识别装置包括：时空特征提取模块，用于获取待处理的EEG信号，对所述待处理的EEG信号进行空间和时间特征的提取，得到时空特征；时序特征提取模块，用于对所述时空特征进行时序特征提取，得到时序时空特征；刺激频率分类预测模块，用于对所述时序时空特征进行刺激频率分类预测，得到刺激频率预测结果。相对于现有技术，本发明的一种人机交互系统能够提高信号识别的准确率，系统控制的精准性高。

关键词：刺激频率时空特征人机交互系统信号处理器时序时序特征识别装置提取模块分类预测模块时间特征系统控制信号识别预测结果准确率分类预测

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口腔医学影像的牙齿分割方法、装置、设备及存储介质

口腔医学影像的牙齿分割方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：任春霞田庆韩月乔温静倪自强 100080 北京市海淀区北四环西路66号1层1F-01、1F-02、1F-03、1F-06、1F-09室

本申请实施例提供了一种口腔医学影像的牙齿分割方法、装置、设备及存储介质。其中，所述方法包括：根据获取的口腔医学影像样本，确定第一训练集和第二训练集；根据第一训练集的第一数据指纹，生成用于训练牙齿分类预测模块的第一管道... 详细信息

标准号: CN114418989A

本申请实施例提供了一种口腔医学影像的牙齿分割方法、装置、设备及存储介质。其中，所述方法包括：根据获取的口腔医学影像样本，确定第一训练集和第二训练集；根据第一训练集的第一数据指纹，生成用于训练牙齿分类预测模块的第一管道指纹，并根据第一训练集和第一管道指纹，对牙齿分类预测模块进行训练；根据第二训练集的第二数据指纹，生成用于训练牙齿分区预测模块的第二管道指纹，并根据第二训练集和第二管道指纹，对牙齿分区预测模块进行训练；对目标口腔医学影像中的牙齿的分类和分区分别进行预测；根据牙齿分类预测结果和牙齿分区预测结果，确定牙齿分割结果。本方案能够有效提高口腔医学影像中的牙齿的分割效率和分割准确度。

关键词：训练集牙齿口腔医学指纹牙齿分区分类预测模块影像第二管道第一管道预测结果预测模块分割存储介质第一数据分割结果数据指纹影像样本准确度分类分区预测申请

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基于系统动力学的城市电动汽车保有量的分类预测方法

基于系统动力学的城市电动汽车保有量的分类预测方法

引用

作者：张婧王宇飞杜桐郭俊超孙鑫李彦斌傅义赵海军张飞赵宇梅林 075001 河北省张家口市桥东区五一路131号

本发明提供一种基于系统动力学的城市电动汽车保有量的分类预测方法，其包括因素抓取、模块化建模和参数估计，具体实施步骤为：首先在预测目标区域内，通过德尔菲法对电动汽车保有量的相关因素进行抓取，筛选出与电动汽车保有量有关的... 详细信息

标准号: CN112365041A

本发明提供一种基于系统动力学的城市电动汽车保有量的分类预测方法，其包括因素抓取、模块化建模和参数估计，具体实施步骤为：首先在预测目标区域内，通过德尔菲法对电动汽车保有量的相关因素进行抓取，筛选出与电动汽车保有量有关的影响因素；然后在步骤S1得到的客观边界内进行模块化建模，综合考虑EV第一因素、EV第二因素、EV第三因素、EV第四因素和分类预测模块这五个模块之间的关联关系；最后依据技术方案对步骤S2中五个模型内状态变量的初始值、常数值、表函数和影响因子等相关参变量估计赋值，进行参数估计。本发明通过有效获取目标城市EV保有量预测数据，为后期充电负荷预测和充电设施规划问题的针对性开展，提供有力数据支撑。

关键词：抓取模块化建模参数估计电动汽车城市电动汽车分类预测模块系统动力学充电负荷充电设施关联关系规划问题目标城市数据支撑影响因素影响因子有效获取预测目标预测数据状态变量综合考虑参变量预测筛选分类

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一种分布外目标检测方法、装置

一种分布外目标检测方法、装置

引用

作者：梅继林陈俊昆胡瑜 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

本发明提供一种分布外目标检测方法与装置，包括：将待检测图像输入目标检测模型，在目标检测模型中的骨干网络、图像编码器和特征解码器上进行前向传播，提取具有视觉信息的多个查询特征；将查询特征输入低维特征向量生成模块进行前向... 详细信息

标准号: CN118298163A

本发明提供一种分布外目标检测方法与装置，包括：将待检测图像输入目标检测模型，在目标检测模型中的骨干网络、图像编码器和特征解码器上进行前向传播，提取具有视觉信息的多个查询特征；将查询特征输入低维特征向量生成模块进行前向传播，生成包含语义信息的低维特征向量；将查询特征输入分类预测模块进行前向传播，得到目标类别；将查询特征输入包围框预测模块进行前向传播，得到目标包围框坐标；计算低维特征向量与原型特征的相似度；根据低维特征向量与原型特征的相似度、目标类别和目标包围框坐标得到分布外目标检测结果。

关键词：前向传播特征向量低维目标检测特征输入包围框查询目标类别原型特征相似度分类预测模块解码器待检测图像图像编码器骨干网络生成模块视觉信息输入目标语义信息预测模块检测

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基于强化学习的对话式导诊方法、装置及存储介质

基于强化学习的对话式导诊方法、装置及存储介质

引用

作者：陈峰申安盈 100096 北京市海淀区西三旗建材城内1幢一层101号

本发明提供了基于强化学习的对话式导诊方法，包括：利用用户编码模块记录用户在t时刻的输入xt，并通过卷积神经网络学习到用户输入的编码ut；通过循环神经网络，基于编码ut及上一时刻系统的隐藏状态ht‑1，得到核心网络模块的输出ot及... 详细信息

标准号: CN111951959A

本发明提供了基于强化学习的对话式导诊方法，包括：利用用户编码模块记录用户在t时刻的输入x_t，并通过卷积神经网络学习到用户输入的编码u_t；通过循环神经网络，基于编码u_t及上一时刻系统的隐藏状态h_t‑1，得到核心网络模块的输出o_t及当前的隐藏状态h_t，在分类预测模块，输出o_t通过全连接的前向网络，输出分类评定c_t；在提问策略模块，基于输出o_t，通过全连接的前向网络得到预定义命名实体识NER类别上的概率分布q_t，基于累计的NER记录表和提问模板，进行交互对话，在达到预定的T轮交互后，退出交互，并以最后一次c_t的结果作为最终的科室推荐结果。本发明可及时调整系统状态，向用户提供可靠的科室推荐结果，并保存收集到用户关键信息，供下游应用调用。

关键词：输出前向网络隐藏状态分类预测模块卷积神经网络循环神经网络用户关键信息策略模块调整系统概率分布核心网络交互对话命名实体模块记录强化学习应用调用用户编码用户提供对话式记录表预定义提问评定保存分类退出学习

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一种基于时间补偿的烧结表面瑕疵的预测方法及系统

一种基于时间补偿的烧结表面瑕疵的预测方法及系统

引用

作者：杨懿李燕京陈腾拓岑寒玉 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明公开了一种基于时间补偿的烧结表面瑕疵的预测方法及系统，包括以下步骤：S1.采集矿料烧结过程中各个传感器的特征数据，通过决策树的时间补偿机制对传感器特征数据进行时间补偿；S2.使用UMAP方法对作出时间补偿的数据进行降维；... 详细信息

标准号: CN118228840A

本发明公开了一种基于时间补偿的烧结表面瑕疵的预测方法及系统，包括以下步骤：S1.采集矿料烧结过程中各个传感器的特征数据，通过决策树的时间补偿机制对传感器特征数据进行时间补偿；S2.使用UMAP方法对作出时间补偿的数据进行降维；S3.将降维后的特征数据输入核极限学习机分类器，获得最终烧结表面是否存在瑕疵的预测结果；该系统包括数据获取模块、时间补偿模块、降维模块和分类预测模块；本发明通过时间补偿机制能够有效提高各种分类器预测值的准确率，同时通过UMAP对特征进行降维以降低计算花销，并使用了较为简单的KELM进行分类，降低了对烧结现场算力资源的要求，更加适合工厂大规模部署。

关键词：时间补偿降维烧结表面特征数据分类器瑕疵分类预测模块时间补偿模块数据获取模块传感器特征大规模部署极限学习机烧结过程预测结果烧结决策树传感器预测准确率矿料采集分类

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一种基于深度学习的文本单类分类方法及系统

一种基于深度学习的文本单类分类方法及系统

引用

作者：金佳佳陆俊杰王开红 310012 浙江省杭州市西湖区益乐路223号1幢1层

本发明涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种基于深度学习的文本单类分类方法及系统，包括文本预处理步骤、构建深度学习特征提取网络步骤、生成单类分类模型步骤、单类分类预测步骤，系统，包括：文本数据获取模块、文本预处理模块、深... 详细信息

标准号: CN112015894B

本发明涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种基于深度学习的文本单类分类方法及系统，包括文本预处理步骤、构建深度学习特征提取网络步骤、生成单类分类模型步骤、单类分类预测步骤，系统，包括：文本数据获取模块、文本预处理模块、深度学习特征提取网络、单类分类模型、分类预测模块。本发明采用深度学习算法自动提取单类文本的复杂特性，无需根据单类数据特性设计相对应的算法，形成特征工程通用模型，解决了单类分类任务的首要难点，还采用模糊邻域覆盖的隶属关系进行软划分，将数据样本分为正(肯定属于某类)，负(肯定不属于某类)和不确定情况，有效处理不确定数据，以降低分类风险。

关键词：单类分类分类模型特征提取文本文本预处理模块分类预测模块自然语言处理文本预处理复杂特性获取模块隶属关系数据特性数据样本通用模型文本数据学习算法有效处理自动提取构建邻域算法学习网络模糊预测覆盖

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目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质

目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：晏焕钱周立锋苏航张磊李超群朱军洪嘉成 100095 北京市海淀区紫雀路55号院8号楼-1至6层101

本公开涉及计算机技术领域，公开了目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：将目标图像输入到预设目标检测网络，得到目标图像对应的目标检测结果，预设目标检测网络包括：目标主干网络、目标颈部网络、多个目标检测头... 详细信息

标准号: CN118172542A

本公开涉及计算机技术领域，公开了目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：将目标图像输入到预设目标检测网络，得到目标图像对应的目标检测结果，预设目标检测网络包括：目标主干网络、目标颈部网络、多个目标检测头网络，目标检测头网络包括：分类特征提取模块、位置信息特征提取模块、角度信息特征提取模块、所述分类特征提取模块对应的分类预测模块、所述位置信息特征提取模块对应的位置信息预测模块、所述角度信息特征提取模块对应的角度信息预测模块；其中，目标检测头网络的目标特征提取模块包括：平均池化层、卷积层、第一激活层、CSB模块，目标检测头网络的目标特征提取模块的输入为：目标颈部网络的输出。

关键词：目标检测特征提取模块角度信息网络目标特征提取分类特征目标图像提取模块网络包括预测模块预设目标颈部计算机技术领域分类预测模块计算机设备存储介质多个目标主干网络激活层检测头检测池化卷积输出

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一种用于螺栓检测的神经网络、方法及装置

一种用于螺栓检测的神经网络、方法及装置

引用

作者：赵晓东刘子剑唐心亮 050018 河北省石家庄市裕华区裕翔街26号

本发明公开了一种用于螺栓检测的神经网络、方法及装置，涉及图像处理技术领域；神经网络包括感兴趣区域池化层、位置回归模块、置信度计算模块、融合模块、分类预测模块、锚框生成层、第一卷积层连接、第二卷积层、分类特征变换层、激... 详细信息

标准号: CN117152096A

本发明公开了一种用于螺栓检测的神经网络、方法及装置，涉及图像处理技术领域；神经网络包括感兴趣区域池化层、位置回归模块、置信度计算模块、融合模块、分类预测模块、锚框生成层、第一卷积层连接、第二卷积层、分类特征变换层、激活函数、分类特征调整层、第三卷积层和建议框，还包括RESNET50‑C网络、特征金字塔、距离和焦点损失函数、放缩卷积层、旋转交并比计算模块和软非极大值抑制模块等；方法基于上述神经网络，将含有螺栓的图片输入该神经网络，获得检测结果；装置为计算机可读存储介质并存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述相应的步骤；其通过放缩卷积层和旋转交并比计算模块等，倾斜的螺栓目标检测正确率高。

关键词：神经网络螺栓计算模块卷积计算机程序分类特征积层缩卷计算机可读存储介质非极大值抑制分类预测模块图像处理技术感兴趣区域激活函数检测结果目标检测融合模块损失函数图片输入变换层调整层生成层正确率置信度池化锚框金字塔存储回归检测焦点网络

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