公开(公告)号：CN115690433A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211222873.8

申请日：2022-10-08

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 邓峰 ,  陈世强 ,  杨敬敬

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种基于深度卷积神经网络的红外非均匀性校正方法及装置。其中，该方法包括：获取红外图像；利用基于深度卷积神经网络预先构建并训练的红外非均匀性校正模型，来去除所述红外图像中的噪声，以校正所述红外图像。本申请解决了红外图像去噪效果不好而导致的图像细节模糊的技术问题。

公开(公告)号：CN117251574A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311450732.6

申请日：2023-11-02

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 邓峰 ,  杨敬敬 ,  陈世强

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/279 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种基于多特征数据融合的文本分类提取方法及系统，其中方法包括：对待处理数据进行预处理，获取第一数据；基于预设的数据嵌入规则，对第一数据进行数据嵌入处理，获取第二数据；对第二数据进行特征提取，获取多个特征数据；基于预设的评分模型，确定各个特征数据的权重；基于多个特征数据和权重，确定特征向量矩阵和权重矩阵；基于特征向量矩阵和权重矩阵，确定分类层的输入。本发明的基于多特征数据融合的文本分类提取方法，以词为最小单元特征进行文本分类任务，将深度学习算法与文本的表示方法结合起来，可以有效提高文本分类的精确度。

公开(公告)号：CN117251574B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311450732.6

申请日：2023-11-02

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 邓峰 ,  杨敬敬 ,  陈世强

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/279 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种基于多特征数据融合的文本分类提取方法及系统，其中方法包括：对待处理数据进行预处理，获取第一数据；基于预设的数据嵌入规则，对第一数据进行数据嵌入处理，获取第二数据；对第二数据进行特征提取，获取多个特征数据；基于预设的评分模型，确定各个特征数据的权重；基于多个特征数据和权重，确定特征向量矩阵和权重矩阵；基于特征向量矩阵和权重矩阵，确定分类层的输入。本发明的基于多特征数据融合的文本分类提取方法，以词为最小单元特征进行文本分类任务，将深度学习算法与文本的表示方法结合起来，可以有效提高文本分类的精确度。

公开(公告)号：CN114564581A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210163711.5

申请日：2022-02-22

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 邓峰 ,  杨敬敬 ,  陈世强

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开的实施例公开了基于深度学习的文本分类展示方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到用户作用于文本分类确认控件的选择操作，确定目标显示界面中的文本输入框对应的输入文本是否满足文本分类条件；响应于确定输入文本满足文本分类条件，将输入文本确定为初始文本；确定是否存在用户作用于向量分类方式选择控件的操作信息记录；响应于确定存在操作信息记录，根据操作信息记录，将初始文本输入至预先训练的文本分类模型，得到文本分类结果；在目标显示界面中的可视化展示区域对文本分类结果进行可视化展示。该实施方式可以提高文本分类时的分类效率和分类准确率。