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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

24 篇 专利

馆藏范围

24 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 重庆市质量和标准...
2 篇 东南大学
2 篇 微软技术许可有限...
2 篇 山东科技大学
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 浙江工业大学
2 篇 重庆信科设计有限...
2 篇 北京航空航天大学
2 篇 深圳大学
2 篇 中国电子科技集团...
1 篇 中国人民解放军军...
1 篇 中国人民解放军陆...
1 篇 四川省人民医院
1 篇 西安电子科技大学
1 篇 电子科技大学
1 篇 罗伯特·博世有限公...

作者

2 篇 解如风
2 篇 i·米斯拉
2 篇 罗旭鹏
2 篇 胡峰
2 篇 杨浩
2 篇 于洪
2 篇 盖文东
2 篇 董宏成
2 篇 邓维斌
2 篇 张婧
2 篇 赵予玮
2 篇 华先胜
2 篇 李劲
2 篇 朱钟华
2 篇 徐东伟
2 篇 王珏
2 篇 刘颖
2 篇 范荣妹
2 篇 张其龙
2 篇 张桂林

语言

24 篇 中文

检索条件"主题词=测试分类器"

共 24 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

用于训练和测试分类器的设备和方法

用于训练和测试分类器的设备和方法

引用

作者： K·洛特曼德国斯图加特

用于训练和测试分类器的设备和方法，分类器被配置为提供表征信号的分类的输出信号，并且训练分类器基于所提供训练数据集，提供训练数据集包括步骤：•提供第一生成器，其被配置为基于所提供的具有第一类特征的输入信号提供具有第二类... 详细信息

标准号: CN113807383A

用于训练和测试分类器的设备和方法，分类器被配置为提供表征信号的分类的输出信号，并且训练分类器基于所提供训练数据集，提供训练数据集包括步骤：•提供第一生成器，其被配置为基于所提供的具有第一类特征的输入信号提供具有第二类特征的输出信号，或生成器被配置为提供掩模信号，掩模信号指示输入信号的哪些部分示出第一类特征；•由第一生成器基于输入信号提供输出信号或掩模信号；•提供对应于输入信号的差异信号，基于在输入信号和输出信号之间的差异提供差异信号，或掩模信号被提供为差异信号；•基于对应差异信号提供对应于输入信号的期望输出信号，期望输出信号表征输入信号的期望分类；•提供至少一个输入图像和对应期望输出信号作为训练数据集。

关键词：差异信号输出信号掩模期望输出信号训练数据集生成器信号提供配置测试分类器训练分类器表征信号输入图像信号指示分类器分类期望

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分类器鲁棒性的测试方法、装置、终端及存储介质

分类器鲁棒性的测试方法、装置、终端及存储介质

引用

作者：闫巧王明德罗旭鹏黄文耀 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号

本发明适用分类器测试技术领域，提供了一种分类器鲁棒性的测试方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：将预设的测试样本输入到目标测试分类器进行分类，获取测试样本中的恶意样本，将随机噪声输入预设的感知器网络，通过感知器网络... 详细信息

标准号: CN110008987B

本发明适用分类器测试技术领域，提供了一种分类器鲁棒性的测试方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：将预设的测试样本输入到目标测试分类器进行分类，获取测试样本中的恶意样本，将随机噪声输入预设的感知器网络，通过感知器网络获取恶意样本的参考特征值，以生成参考样本，然后根据参考样本的参考特征值对恶意样本的特征值进行修改，以生成恶意样本的逃避变体，再将逃避变体输入到目标测试分类器进行分类，获取目标测试分类器被逃避变体攻击后的分类结果，最后根据攻击后的分类结果输出目标测试分类器的鲁棒性，从而通过生成逃避变体对分类器鲁棒性进行测试，进而提高分类器鲁棒性的测试效果和测试效率。

关键词：分类器鲁棒性变体样本测试分类器感知器网络参考样本测试样本分类结果目标测试预设测试技术领域测试测试效果测试效率存储介质获取目标输出目标随机噪声参考攻击分类终端

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分类器鲁棒性的测试方法、装置、终端及存储介质

分类器鲁棒性的测试方法、装置、终端及存储介质

引用

作者：闫巧王明德罗旭鹏黄文耀 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号

标准号: CN110008987A

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一种基于故障前后潮流特征的电力系统暂态稳定评估方法

一种基于故障前后潮流特征的电力系统暂态稳定评估方法

引用

作者：张桂林关鸾鸾张婧盖文东 266000 山东省青岛市黄岛区前湾港579号

本发明涉及电力系统暂态稳定评估技术领域，尤其为一种基于故障前后潮流特征的电力系统暂态稳定评估方法，其具体步骤如下：S1，数据获取：获取训练以及测试分类器所需要的电力系统运行数据，用PSAT软件搭建新英格兰十机三十九节点电力... 详细信息

标准号: CN112909939B

本发明涉及电力系统暂态稳定评估技术领域，尤其为一种基于故障前后潮流特征的电力系统暂态稳定评估方法，其具体步骤如下：S1，数据获取：获取训练以及测试分类器所需要的电力系统运行数据，用PSAT软件搭建新英格兰十机三十九节点电力系统模型，仿真平台基于MATLAB R2016，本发明通过设计采用支持向量机（SVM）分类器在安全域概念下与稳定域概念下对电力系统暂态稳定状态做出判断，旨在减少稳定域概念下的漏判样本数量，当判断结果中只要有一个结果为系统受扰后失稳，那么综合分析的结果就是系统失稳，可以减少漏判样本数量，对保障电力系统的安全稳定运行具有一定的参考意义。

关键词：电力系统暂态稳定稳定域失稳样本保障电力系统电力系统模型电力系统运行测试分类器支持向量机安全稳定仿真平台判断结果评估技术数据获取安全域分类器综合分析机三参考潮流评估

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基于HDBSCAN聚类的文本分类自适应过采样方法

基于HDBSCAN聚类的文本分类自适应过采样方法

引用

作者：董宏成赵学华刘颖解如风范荣妹 401121 重庆市北部新区高新园星光大道76号B1-16-1

本发明请求保护一种基于HDBSCAN聚类的自适应过采样方法，主要解决现有方法中利用完整数据信息的不平衡数据分类问题。所述技术的步骤为：(1)输入训练数据集；(2)对训练集中的少数类样本进行聚类得到不同规模且互不相交的集群；(3)计算... 详细信息

标准号: CN110443281B

本发明请求保护一种基于HDBSCAN聚类的自适应过采样方法，主要解决现有方法中利用完整数据信息的不平衡数据分类问题。所述技术的步骤为：(1)输入训练数据集；(2)对训练集中的少数类样本进行聚类得到不同规模且互不相交的集群；(3)计算每个少数类集群中需要合成的样本数量；(4)根据每个集群需要合成的样本数量自适应地合成新的样本得到新的少数类数据集；(5)多数类数据集和新的少数类数据集形成新的平衡数据集；(6)利用新的平衡数据集训练并测试分类器。本技术可有效避免不平衡数据集中噪声的产生并同时克服类间和类内不平衡问题，为不平衡学习提供了一种全新的过采样策略。

关键词：样本数据集集群平衡数据合成过采样自适应聚类测试分类器训练数据集数据分类数据集中完整数据学习提供噪声相交

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一种调制信号的调制类型识别方法

一种调制信号的调制类型识别方法

引用

作者：黄刚赵予玮王珏布刚刚 710068 陕西省西安市雁塔区光华路1号

本发明提供了一种调制信号的调制类型识别方法，首先构建训练数据集和测试数据集，然后确定分类模型和策略，最后测试数据集测试分类器性能。本发明采用差分星座矢量图的最小环带模值方差为特征，构建一棵二叉树分类器对π/4‑QPSK、8PS... 详细信息

标准号: CN111343114A

本发明提供了一种调制信号的调制类型识别方法，首先构建训练数据集和测试数据集，然后确定分类模型和策略，最后测试数据集测试分类器性能。本发明采用差分星座矢量图的最小环带模值方差为特征，构建一棵二叉树分类器对π/4‑QPSK、8PSK调制信号的调制类型进行分类，假定样本大小为n，采用四阶和八阶累积量为识别特征的分类方法的计算复杂度为O(n⁸)，而本发明的计算复杂度为O(n²)。因此，本发明的计算复杂度远低于基于高阶累积量的方法。在实际的应用场景中通常无法获取先验信息，本发明不需要任何先验知识，因此本发明的使用条件宽泛，利用实际应用。

关键词：计算复杂度测试数据集调制类型构建测试分类器高阶累积量训练数据集调制信号分类模型先验信息先验知识应用场景二叉树分类器累积量矢量图最小环分类星座八阶方差四阶样本应用

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一种基于LID的信号对抗样本检测器设计方法

一种基于LID的信号对抗样本检测器设计方法

引用

作者：徐东伟杨浩顾淳涛林臻谦朱钟华宣琦 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

一种基于LID的信号对抗样本检测器的设计方法，包括以下步骤：1)对信号调制数据进行预处理，并设计调制分类模型；2)根据信号调制分类器结合对抗样本生成方法设计对抗样本生成器；3)根据调制分类器模型设计网络层信息评估函数；4)设计... 详细信息

标准号: CN112347844B

一种基于LID的信号对抗样本检测器的设计方法，包括以下步骤：1)对信号调制数据进行预处理，并设计调制分类模型；2)根据信号调制分类器结合对抗样本生成方法设计对抗样本生成器；3)根据调制分类器模型设计网络层信息评估函数；4)设计信号的正常样本与对抗样本检测器：根据网络层信息评估函数得到的特征值，将正常样本与对抗样本的特征值拼接并添加标签，其中对抗样本标签为0，正常样本标签为1，将拼接后的数据划分为训练集与测试集，并训练一个逻辑回归分类器，最后用测试集测试分类器效果。本发明识别正常信号和对抗信号，以此减少信号在解调过程中对抗信号造成的损失；有效降信号在解调过程中的风险，加强信号的安全性。

关键词：对抗样本正常样本检测器网络层信息解调过程评估函数标签测试集分类器调制拼接预处理信号调制数据测试分类器分类器模型样本生成器分类模型加强信号减少信号逻辑回归设计信号信号调制样本生成正常信号训练集

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一种动态标签深度学习算法

一种动态标签深度学习算法

引用

作者：刘德富杨国武 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种动态标签深度学习算法，包括S1、输入数据集D；S2、随机初始化分类器f(x；0)；S3、随机将数据集D划分为训练集Dtrain和验证集Dvalid；S4、对训练集Dtrain的每个样本，根据标签迁移概率矩阵T随机选择一个新的标签，形成... 详细信息

标准号: CN111709488A

本发明公开了一种动态标签深度学习算法，包括S1、输入数据集D；S2、随机初始化分类器f(x；0)；S3、随机将数据集D划分为训练集D_train和验证集D_valid；S4、对训练集D_train的每个样本，根据标签迁移概率矩阵T随机选择一个新的标签，形成新的训练集D_new；S5、在新的训练集D_new上训练分类器f(x；0)；S6、在验证集D_valid上测试分类器f(x；0)精度；S7、重复步骤S4‑步骤S6，直至分类器精度达到预设值。本发明可以有效地避免模型过拟合，学习到泛化性能更好的模型，具有良好的抗噪声能力和抗过拟合能力，有效地解决了噪声训练集的最优分类器学习问题。