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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

78 篇 专利
1 篇 期刊文献
1 篇 学位论文

馆藏范围

80 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术

主题

2 篇 最优分类模型
2 篇 钓鱼网页检测
2 篇 联合特征
2 篇 机器学习
1 篇 自训练方法

机构

7 篇 中国科学技术大学
4 篇 武汉科技大学
3 篇 合肥工业大学
2 篇 西华大学
2 篇 南京华苏科技有限...
2 篇 中国科学院计算技...
2 篇 中国科学院苏州生...
2 篇 北京神州泰岳软件...
2 篇 南京维数软件股份...
2 篇 中国地质大学
2 篇 湖南明康中锦医疗...
2 篇 天津工业大学
2 篇 武汉工程大学
2 篇 西安工业大学
2 篇 惠州蓄能发电有限...
2 篇 深圳金三立视频科...
2 篇 广东工业大学
1 篇 中国电信股份有限...
1 篇 华中科技大学
1 篇 长治医学院

作者

9 篇 陈勋
7 篇 刘爱萍
5 篇 张勇东
5 篇 吴枫
5 篇 梁邓
4 篇 边小勇
4 篇 张晓龙
4 篇 高逸凯
4 篇 钱若兵
4 篇 盛玉霞
3 篇 孙启彬
3 篇 吴曼青
2 篇 王双全
2 篇 贾雪鹏
2 篇 王维博
2 篇 吕伟胜
2 篇 陈旭腾
2 篇 王雷
2 篇 宋仁成
2 篇 谷洋

语言

80 篇 中文

检索条件"主题词=最优分类模型"

共 80 条记录，以下是41-50 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于多目标优化的多标签分类系统

一种基于多目标优化的多标签分类系统

引用

作者：章昭辉蒋昌俊王鹏伟王海建 201600 上海市松江区人民北路2999号

本发明涉及一种基于多目标优化的多标签分类系统。本发明以朴素贝叶斯分类算法作为基础模型，将多标签分类问题转化为多个二分类问题，通过对样本特征属性的加权方式弱化朴素贝叶斯的属性独立的假设，构建一个朴素贝叶斯的多标签分类模... 详细信息

标准号: CN110059756A

本发明涉及一种基于多目标优化的多标签分类系统。本发明以朴素贝叶斯分类算法作为基础模型，将多标签分类问题转化为多个二分类问题，通过对样本特征属性的加权方式弱化朴素贝叶斯的属性独立的假设，构建一个朴素贝叶斯的多标签分类模型。然后利用随机生成的属性权重作为遗传算法的基因表现，使用NSGA‑II遗传算法来对多标签分类模型的多个目标进行优化得到最优分类模型集合。最后利用模型选择策略投票选出每个测试样本的最终标签分布。将本发明与3个多标签分类方法在3个数据集上做了比较，发现本发明所提的多标签分类方法在汉明损失、MicroF1等7个指标的总得分上有了明显的提高。

关键词：标签分类遗传算法贝叶斯贝叶斯分类算法样本特征属性最优分类模型多目标优化测试样本多个目标基础模型加权方式模型选择属性独立随机生成问题转化二分类数据集构建权重集合弱化标签基因投票优化表现发现

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一种提取和分类诉讼请求信息的方法及系统

一种提取和分类诉讼请求信息的方法及系统

引用

作者：请求不公布姓名 610000 四川省成都市武侯区锦绣街8号2层270号

本发明公开了一种提取和分类诉讼请求信息的方法及系统，包括：采集相关诉讼书，建立原始数据语料库；识别出诉讼书中诉讼请求相关的文档部分；利用正则表达式识别出诉讼请求项；分类诉讼请求，每个类别的诉讼请求对应一个类别标签；标... 详细信息

标准号: CN110825872B

本发明公开了一种提取和分类诉讼请求信息的方法及系统，包括：采集相关诉讼书，建立原始数据语料库；识别出诉讼书中诉讼请求相关的文档部分；利用正则表达式识别出诉讼请求项；分类诉讼请求，每个类别的诉讼请求对应一个类别标签；标注诉讼请求项并构建数据集，将上述数据集划分为训练集和测试集；构建神经网络模型并进行预训练获得预训练模型；利用训练集训练预训练模型获得训练后的模型；利用测试集测试训练后的模型获得最优分类模型；将待分类的诉讼请求项输入最优分类模型，输出诉讼请求项的类别标签；本方法及系统实现了诉讼书中的诉讼请求与标准诉讼请求类别的精准匹配。

关键词：诉讼请求最优分类模型类别标签训练模型测试集数据集训练集构建分类诉讼神经网络模型正则表达式模型获得系统实现原始数据语料库文档标注匹配采集测试输出

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一种工控系统入侵检测方法、装置及电子设备

一种工控系统入侵检测方法、装置及电子设备

引用

作者：刘迪崔逸群毕玉冰白发琪燕前刘超飞肖力炀朱博迪刘骁刘鹏飞 100031 北京市西城区复兴门南大街丙2号

本发明公开了一种工控系统入侵检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标工控系统的行为数据和标准数据集；通过标准数据集对预设分类模型进行参数寻优，得到最优目标参数；基于最优目标参数对预设分类模型进行优化，得到最优分... 详细信息

标准号: CN115510978A

本发明公开了一种工控系统入侵检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标工控系统的行为数据和标准数据集；通过标准数据集对预设分类模型进行参数寻优，得到最优目标参数；基于最优目标参数对预设分类模型进行优化，得到最优分类模型；将行为数据输入最优分类模型进行分析得到入侵检测结果。本发明通过参数寻优建立最优分类模型，相较于现有技术，可有效提高分类速度和精度，提高分类效率；能够及时检测出入侵风险，从而更好的保障工控系统的安全。

关键词：最优分类模型工控系统标准数据参数寻优分类模型目标参数入侵检测行为数据预设装置及电子设备分类效率获取目标入侵分类检测优化分析安全

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一种基于激光诱导击穿光谱技术的样品分类方法及系统

一种基于激光诱导击穿光谱技术的样品分类方法及系统

引用

作者：王亚蕊王朝勇朱文杰陈山豹马兴涛 467036 河南省平顶山市新华区龙翔大道河南城建学院

本发明公开了一种基于激光诱导击穿光谱技术的样品分类方法及系统，涉及样品分类技术领域，包括以下步骤：采用激光诱导击穿光谱方法对不同类型的已知样品进行测量，采集原始光谱数据；对所采集的原始光谱数据进行预处理，获得净光谱数... 详细信息

标准号: CN116030310A

本发明公开了一种基于激光诱导击穿光谱技术的样品分类方法及系统，涉及样品分类技术领域，包括以下步骤：采用激光诱导击穿光谱方法对不同类型的已知样品进行测量，采集原始光谱数据；对所采集的原始光谱数据进行预处理，获得净光谱数据；采用主成分分析法对净光谱数据进行降维，提取特征变量，构建训练数据集；采用机器学习算法，构建样品分类模型；以训练数据集为输入、以相应的已知样品的类别标签为期望输出对样品分类模型进行训练，获取最优分类模型；利用最优分类模型，识别待测样品的类别标签。本发明采用激光诱导击穿光谱技术结合机器学习算法，可对未知种类样品实现快速且准确的分类，提高分类识别效果，具有较好的稳定性，计算量减小。

关键词：样品分类激光诱导击穿光谱机器学习算法原始光谱数据最优分类模型训练数据集光谱数据类别标签构建预处理采集主成分分析法待测样品分类识别技术结合提取特征计算量减小降维测量输出分类期望

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基于特征分离的sMRI图像分类方法

基于特征分离的sMRI图像分类方法

引用

作者：寿亿锒高琳琳戴吉程王怡安 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明涉及基于特征分离的sMRI图像分类方法，包括：构建训练集、验证集和测试集；构建分类模型：构建的分类模型包括特征提取模块、双任务预测模块、特征正交模块、分类器和回归器；双任务预测模块包括第一特异性预测模块和第二特异性... 详细信息

标准号: CN118154979A

本发明涉及基于特征分离的sMRI图像分类方法，包括：构建训练集、验证集和测试集；构建分类模型：构建的分类模型包括特征提取模块、双任务预测模块、特征正交模块、分类器和回归器；双任务预测模块包括第一特异性预测模块和第二特异性预测模块；将训练集中所有的训练样本分批次输入到构建的分类模型中进行训练，并使用验证集中所有样本验证训练后的分类模型，经过多次训练与验证后，筛选出最优的分类模型；最后在测试集选取一幅待测试图像，将其依次经过最优分类模型的特征提取模块、第二特异性预测模块和分类器，得到分类结果。优点在于：该方法能区分目标特征中的第一设定特征和第二设定特征。

关键词：分类模型预测模块构建特征提取模块测试集分类器验证最优分类模型待测试图像分类结果目标特征图像分类训练样本样本验证回归器训练集验证集正交筛选

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一种基于PSO-DEC-IFSVM分类算法的不平衡数据分类方法

一种基于PSO-DEC-IFSVM分类算法的不平衡数据分类方法

引用

作者：黄海松魏建安范青松 550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学(北区)科技处

本发明公开了一种基于PSO‑DEC‑IFSVM分类算法的不平衡数据分类方法，包括：首先，将待判别的原含噪声不平衡样本集进行归一化、缺失值的预处理；然后，确定改进模糊支持向量机(IFSVM)的隶属度函数，给正负类训练样本赋予不同的惩罚因子... 详细信息

标准号: CN109934280A

本发明公开了一种基于PSO‑DEC‑IFSVM分类算法的不平衡数据分类方法，包括：首先，将待判别的原含噪声不平衡样本集进行归一化、缺失值的预处理；然后，确定改进模糊支持向量机(IFSVM)的隶属度函数，给正负类训练样本赋予不同的惩罚因子，形成DEC‑IFSVM；接下来，将预处理后的数据集作为DEC‑IFSVM的训练样本，利用预设的粒子群算法优化所述模型参数，得到最优分类模型；最后，获取待分类数据，并将所述待分类数据作为待测样本导入所述最优模型中，得到所述待测数据的分类，并对分类结果的准确率与鲁棒性进行了综合评价。本发明对不平衡数据集中正负类的分类精度高，算法拥有更好的鲁棒性，能降低样本集中含有噪声或野点影响。

关键词：预处理待分类数据训练样本鲁棒性噪声模糊支持向量机最优分类模型粒子群算法隶属度函数惩罚因子待测样本分类结果分类算法模型参数数据分类数据集中综合评价最优模型归一化数据集样本集分类准确率预设算法样本赋予优化改进

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一种基于卷积神经网络的表面粗糙度分类方法

一种基于卷积神经网络的表面粗糙度分类方法

引用

作者：郭瑞鹏边栋梁 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种基于卷积神经网络的表面粗糙度分类方法，属于质量检测领域，获取不同粗糙度样块的光散射分布图像；压缩光散射分布图像，将压缩后的图像转换成像素矩阵，根据散射图像对应粗糙度样块的等级构建标签矩阵；对像素矩阵作... 详细信息

标准号: CN110110758A

本发明公开了一种基于卷积神经网络的表面粗糙度分类方法，属于质量检测领域，获取不同粗糙度样块的光散射分布图像；压缩光散射分布图像，将压缩后的图像转换成像素矩阵，根据散射图像对应粗糙度样块的等级构建标签矩阵；对像素矩阵作归一化处理，分别将像素矩阵和标签矩阵作为卷积神经网络的输入和输出，并设置基本参数和训练参数；初始化卷积神经网络并进行训练，得到最优的卷积神经网络分类模型，并用测试样本分析该模型的分类准确度；实际测量时，获取散射图像，通过相应的处理，根据最优分类模型得到被测工件的表面粗糙度等级。本发明避免了因特征参数选择不当而造成的表面粗糙度预测误差过大的情况，测量精度高，测量速度快。

关键词：卷积神经网络表面粗糙度像素矩阵标签矩阵分布图像散射图像粗糙度光散射样块测试样本分析特征参数选择最优分类模型测量精度高分类准确度归一化处理被测工件分类模型基本参数实际测量图像转换训练参数预测误差质量检测压缩初始化构建测量并用输出分类

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多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法

多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法

引用

作者：边小勇刘卓邓鹤杨博盛玉霞李波喻国荣张晓龙 430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号

本发明提供了多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法，首先将场景数据集按比例随机划分成训练集和测试集；其次对数据集进行预处理，这些经过预处理之后的遥感场景图像数据即为真图；接着以随机初始化的方式获取多个潜在编码输入生成器... 详细信息

标准号: CN114764880B

本发明提供了多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法，首先将场景数据集按比例随机划分成训练集和测试集；其次对数据集进行预处理，这些经过预处理之后的遥感场景图像数据即为真图；接着以随机初始化的方式获取多个潜在编码输入生成器网络以获得伪图；然后将真图、伪图联合输入到一个特征提取及联合定位模块，参与联合定位获得多个信息性部件；这些信息性部件用作多个潜在编码的更新接着利用全图特征和部件特征分别参与图像级分类和部件级分类，获得最优的分类模型；最后将测试集输入到最优定位网络和最优分类模型，获得最终的预测结果。本发明可以提高多个部件定位准确性和分类效果。

关键词：预处理测试集场景图像数据最优分类模型随机初始化编码输入部件定位部件特征场景分类场景数据定位模块定位网络方式获取分类模型分类效果特征提取遥感图像预测结果生成器数据集训练集分类联合遥感图像重建更新网络

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基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法及系统

基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法及系统

引用

作者：曹逻炜蔡起衡李光海 100029 北京市朝阳区和平街西苑2号楼

本发明公开了一种基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法及系统。该方法包括：采用粒子群算法对若干类型的分类模型的预设参数进行寻优，得到基于各自最优预设参数的最优分类模型，其中，粒子的适应度采用基于所述粒子训练得到的分类... 详细信息

标准号: CN113052207A

本发明公开了一种基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法及系统。该方法包括：采用粒子群算法对若干类型的分类模型的预设参数进行寻优，得到基于各自最优预设参数的最优分类模型，其中，粒子的适应度采用基于所述粒子训练得到的分类模型的准确度来确定，用于训练所述分类模型的样本为环境参数，标签为不锈钢是否开裂；采用各最优分类模型根据不锈钢的环境参数对所述不锈钢是否开裂进行预测，得到各最优分类模型的预测结果；基于各预测结果确定所述不锈钢是否发生开裂。本发明对不锈钢开裂情况的预测准确度更高、泛化能力更强。而且，本发明引入了粒子群优化算法来确定各分类模型所需的最优参数，避免了人为给定参数的不科学性。

关键词：不锈钢分类模型最优分类模型准确度环境参数预测结果预设参数粒子粒子群优化算法粒子群算法最优参数适应度预测寻优样本标签引入

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一种多数据集的联合训练方法及终端

一种多数据集的联合训练方法及终端

引用

作者：梁浩张宇刘东剑 518000 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区雪岗北路306号胜立工业园J栋101-5层整栋

本发明提供的一种多数据集的联合训练方法及终端，通过一个预设神经网络模型上同时对多个不同的数据集上进行联合训练，得到最优分类模型，以此方式避免维护多个模型，减少模型推理次数，提高模型训练效率。同时本发明根据所有所述标记... 详细信息

标准号: CN116912638B

本发明提供的一种多数据集的联合训练方法及终端，通过一个预设神经网络模型上同时对多个不同的数据集上进行联合训练，得到最优分类模型，以此方式避免维护多个模型，减少模型推理次数，提高模型训练效率。同时本发明根据所有所述标记数据的类型总数构建掩膜数据，使得多个数据集在进行联合训练时，无需补充标注某一数据集中未标注数据，减少数据标注的工作量；并且避免在不同数据集上生成伪标签，屏蔽训练过程中未标注数据所带来的误差，提高多数据集的联合训练模型的精度。

关键词：数据集标注联合神经网络模型最优分类模型标记数据模型训练数据标注数据集中训练过程训练模型掩膜数据屏蔽构建推理预设工作量标签终端补充维护

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