一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置

    公开(公告)号:CN114077836A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202111373470.9

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置,所述方法包括:步骤S1,结合训练数据集合中的实际分类体系的树形结构,构建与该树形结构对应的N层文本分类多叉树,并根据N层文本分类多叉树的结构,将训练数据集合中的训练数据分别写入到各层级对应的分类文件中,对各分类文件的中文文本进行分词,并进行特征选择保存到对应的特征文件中;步骤S2,构建与该树形结构对应的文本异构神经网络;步骤S3,设定异构神经网络算法参数,及参数调整,迭代生成训练数据的每个分类与子分类模型并保存,用验证数据集进行准确率判定,本方法将类别及类别间层级关系也加入异构神经网络中,对类别显示地学习向量表示,环节数据稀疏性问题。

    一种基于智能推荐的组件检索方法及装置

    公开(公告)号:CN114090797A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111430033.6

    申请日:2021-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能推荐的组件检索方法及装置。其中,该方法包括:获取检索信息;将所述检索信息中的关键词与开发组件大数据平台中的开发组件数据库进行匹配,提取多元化数据;根据所述多元化数据,利用组件推荐模型输出推荐结果;将所述推荐结果通过所述开发组件大数据平台进行反向验证,得到验证结果。本发明解决了现有技术中的组件检索推荐生成方法仅仅是根据本地决策参数和输入因子来进行最终决策数据的生成,而不能针对多元数据的采集进行组件推荐生成,也无法利用大数据平台对生成的推荐数据进行反向验证,因此导致检索推荐过程精度不高、效率不高的技术问题的技术问题。

    一种基于全局资源效用率优化的资源分配方法

    公开(公告)号:CN114040425A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111359293.9

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本发明属于无线通信领域,具体公开了一种基于全局资源效用率优化的资源分配方法,包括:构建全局模型收益函数与全局更新成本因子;构建端到端时延函数;构建误码因子,构建能量消耗函数;基于所述全局模型收益函数和信道误码因子,获得全局滤码收益函数;基于所述全局滤码收益函数和全局更新成本因子,获得全局模型效用函数;基于所述全局模型效用函数和端到端时延函数,获得优化目标函数;对所述优化目标函数进行求解,获得各个边端设备本地模型的最佳更新次数以及无线信道资源分配策略;对中央服务器与边端设备进行联邦学习训练。本方法能够实现在不同计算资源与无线资源定价场景下,找到最优的资源分配方式,实现全局资源效用率优化。

    文本图像检索方法和装置

    公开(公告)号:CN113806579A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111095195.9

    申请日:2021-09-17

    Abstract: 本申请涉及一种文本图像检索方法和装置;所述方法包括:获取训练数据集;根据预设的算法模型提取特征向量;根据文本特征向量计算不同文本数据之间的语义相似度;将文本数据之间的第一语义相似度作为文本数据与图像数据之间的第二语义相似度;构建损失函数,并将第二语义相似度导入损失函数中以调整损失函数的边界;根据损失函数对所述算法模型进行迭代训练,并将训练完成的算法模型进行保存。本申请的方案利用文本之间的语义相似度近似文本与图像之间的语义相似度,利用近似的文本图像语义相似度调整损失函数的边界,能够大幅提升排序结果的合理性,达到提升检索用户实际体验,提升多媒体数据管理效率的效果。

    一种基于组件的软件开发系统

    公开(公告)号:CN114217775A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111540951.4

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 本发明属于软件研发技术领域,提供了一种基于组件的软件开发系统,包括:需求信息获取模块,用于获取用户需求信息,对用户需求信息进行分析得到可用需求关键词;开发组件提供模块,用于根据可用需求关键词从开发组件库中选取相匹配的软件开发组件,将选取的软件开发组件发送至任务管理模块;以及任务管理模块,用于接收选取的软件开发组件,发布软件研发任务信息,以使得研发人员能够根据软件开发组件快速完成软件的研发工作。本发明通过需求信息获取模块和开发组件提供模块的设置,软件开发过程中,能够根据用户提出的需求信息自动选取一些软件开发组件进行使用,大幅度降低了软件开发的工作量,提升了软件整体研发效能。

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