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公开(公告)号：CN110443289B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201910656146.4
申请日：2019-07-19
Applicant: 清华大学 , 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明提出了一种用于检测偏离分布样本的方法、系统、计算机可读存储介质。其中方法包括：利用多个训练样本的原始特征，训练出多个神经网络分类器；从多个神经网络分类器中获得多个训练样本的高层语义特征；利用多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征，使用多种训练模型，训练出多个分类器，其中训练出的多个分类器用于检测偏离分布样本；将多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征作为输入，获得训练出的多个分类器对多个训练样本的多个综合分类结果；利用获得的训练出的多个分类器的分类结果，确定多个分类器的每个分类器的权重，从而得到多个加权分类器。
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公开(公告)号：CN116701945A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310836473.4
申请日：2023-07-10
IPC: G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出一种用于对样本进行可视化的方法和系统，其中，系统包括：接收模块用于接收多个样本，每个样本的信息包括该样本的重要度、特征向量、以及初始分类类别；投影模块用于根据每个样本对应的特征向量，获得每个样本在二维平面上的各自的投影点；平面图生成模块用于获得投影点在所述二维平面上构建的初始平面图；子区域生成模块用于获得所述二维平面上的多个子区域，其中每个子区域对应每个样本；圆包装布局生成模块用于获得每个样本在二维平面上对应的各自的圆；以及可视化模块用于根据每个样本对应的各自的圆，在所述二维平面上对所述多个样本进行可视化展示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115204390A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210705263.7
申请日：2022-06-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于神经网络架构空间的可视分析系统和方法。该方法包括：接收至少一个神经网络架构；获得所述神经网络架构中任意两个神经网络架构之间的图编辑距离；根据所述图编辑距离，获得所述神经网络架构的聚类层次化结构，其中，所述聚类层次化结构的每一层包括至少一个神经网络架构类别，每个类别包括神经网络架构；以及对所述神经网络架构的聚类层次化结构中的至少一层进行可视化，其中可视化视图提供所述神经网络架构的全局概览和其中任意一个神经网络架构的上下文信息。
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公开(公告)号：CN110427531B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910656140.7
申请日：2019-07-19
Applicant: 清华大学 , 中国人民解放军总医院
IPC: G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种用于对多个样本进行网格布局可视化的方法、系统和计算机可读存储介质。该方法包括：将多个样本中的每个样本投影在二维平面上，所述二维平面至少包括多个网格；获得所述多个样本中的每个样本与所述多个网格的每个网格之间的距离；根据所述获得的距离，调整所述多个样本中的每个样本与所述多个网格的每个网格之间的对应关系，使得每一个样本可放置的网格数为k，并且每个网格允许放置的样本数为k，所述k为大于等于1的整数；计算所述多个样本中的每个样本对应的唯一网格；根据计算的所述多个样本中的每个样本对应的唯一网格在所述二维平面中对所述多个样本进行可视化展示。
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公开(公告)号：CN110443289A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910656146.4
申请日：2019-07-19
Applicant: 清华大学 , 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明提出了一种用于检测偏离分布样本的方法、系统、计算机可读存储介质。其中方法包括：利用多个训练样本的原始特征，训练出多个神经网络分类器；从多个神经网络分类器中获得多个训练样本的高层语义特征；利用多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征，使用多种训练模型，训练出多个分类器，其中训练出的多个分类器用于检测偏离分布样本；将多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征作为输入，获得训练出的多个分类器对多个训练样本的多个综合分类结果；利用获得的训练出的多个分类器的分类结果，确定多个分类器的每个分类器的权重，从而得到多个加权分类器。
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公开(公告)号：CN118861151A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410896296.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/26 , G06F18/243
Abstract: 本申请公开了一种用于决策树集成模型的可视化分析系统、方法和计算机程序产品，方法包括：接收决策树集成模型，其中，所述决策树集成模型包含多个决策规则，所述多个决策规则的每个决策规则包含至少一个决策条件和决策结果，所述决策树集成模型用于根据所述多个决策规则实现对任务样本的决策；基于所述多个决策规则中的每个决策规则的至少一个决策条件和决策结果，判别所述每个决策规则是否合理；以及在可视分析页面显示所述多个决策规则中的至少一个决策规则，包括显示所述至少一个决策规则的至少一个决策条件和决策结果。采用上述技术方案可以实现对决策树集成模型的可视化分析以及可视化展示，从而改善用户体验。
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公开(公告)号：CN110427531A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910656140.7
申请日：2019-07-19
Applicant: 清华大学 , 中国人民解放军总医院
IPC: G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种用于对多个样本进行网格布局可视化的方法、系统和计算机可读存储介质。该方法包括：将多个样本中的每个样本投影在二维平面上，所述二维平面至少包括多个网格；获得所述多个样本中的每个样本与所述多个网格的每个网格之间的距离；根据所述获得的距离，调整所述多个样本中的每个样本与所述多个网格的每个网格之间的对应关系，使得每一个样本可放置的网格数为k，并且每个网格允许放置的样本数为k，所述k为大于等于1的整数；计算所述多个样本中的每个样本对应的唯一网格；根据计算的所述多个样本中的每个样本对应的唯一网格在所述二维平面中对所述多个样本进行可视化展示。
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