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公开(公告)号：CN109492704A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811407583.4
申请日：2018-11-23
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种用于多标记分类的动态分类器链调整方法，属于机器学习领域，本发明要解决的技术问题为如何减少输出在阈值附近的眼里被分错的概率，缓解分类器链种存在的标记预测顺序的随机性、分类结果的不确定性和不稳定性，采用的技术方案为：该方法是在训练数据集中，分别统计每个标记与除该标记以外的标记共同出现的次数并递减排序，完成训练数据集中分类器链的排序，再从分类器链中随机选取一个分类器完成对未知样例的分类，在对未知样例分类时，提前设定两个阈值，根据随机选取的分类器的输出值与两阈值的大小完成未知样例的分类。
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公开(公告)号：CN109359724A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811122249.4
申请日：2018-09-26
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明提供了一种压缩存储卷积神经网络模型的方法及装置，预先获取经过训练的卷积神经网络模型，包括：对卷积神经网络模型进行剪枝处理，并获取每一个卷积层对应的至少四个卷积权重参数和每一个全连接层对应的至少四个全连接权重参数；针对每一个卷积层，对卷积层对应的至少四个卷积权重参数进行聚类，获取至少一个卷积聚类权重参数和至少一个卷积权重索引；针对每一个全连接层，对全连接层对应的至少四个全连接权重参数进行聚类，获取聚类后的至少一个全连接聚类权重参数和至少一个全连接权重索引；利用二进码十进数BCD码对各个卷积权重索引和各个全连接权重索引进行压缩存储。本方案能够降低卷积神经网络模型占用的存储空间。
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公开(公告)号：CN108845985A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810521818.6
申请日：2018-05-28
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06F17/27
摘要： 本发明提供了一种信息匹配方法和信息匹配装置，包括：预先获取至少一个非结构化的原始文本；分别从每一个所述原始文本中提取出至少一个待匹配信息；接收用户发送的至少一个目标信息；针对每一个所述原始文本中的每一个所述待匹配信息，确定每一个所述目标信息中是否存在至少一个相近信息，其中，所述待匹配信息的语义与每一个所述相近信息的语义的相似值，大于等于预设的第一阈值；如果是，标记所述待匹配信息；在接收到所述用户根据标记的所述待匹配信息发送的反馈结果为匹配正确时，记录所述待匹配信息与每一个所述目标信息相匹配。本方案能够提高从非结构化文本中提取有用信息的准确性。
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公开(公告)号：CN108764116A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810508245.3
申请日：2018-05-24
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
CPC分类号： G06K9/00288 , G06K9/6256
摘要： 本发明公开了一种基于深度代价敏感的人脸识别系统及方法，包括分类模块，用于将人脸分为正脸和侧脸；转换模块，用于接收来自分类模块的侧脸，并将分类模块划分的侧脸转换为正脸；识别模块，用于接收来自分类模块和转换模块发送来的正脸图像，并对该图像进行识别。本发明的一种基于深度代价敏感的人脸识别系统及方法与现有技术相比，有效将侧脸转换为信息量更为丰富的正脸，提高正脸的识别率而且可以将侧脸识别的较好，从而在侧脸上取得较高的识别精度，简单有效，实用性强。
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公开(公告)号：CN108712410A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810447343.0
申请日：2018-05-11
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L65/1016 , H04L63/0428 , H04L63/062 , H04L65/1073
摘要： 本发明公开了秘钥可配的P‑CSCF服务器、会话系统及方法，属于IMS网络领域，要解决的技术问题为如何同时保证数据存储的安全性以及秘钥的灵活可配，P‑CSCF服务器中上配置有用户数据模块、TPM模块、秘钥配置模块和数据接口，TPM模块分别与数据存储模块和秘钥配置模块连接。秘钥可配的会话系统，包括用户终端和IMS网络，IMS网络包括HSS服务器和秘钥可配的P‑CSCF服务器。会话方法在执行用户注册流程中，P‑CSCF服务器接收注册用户数据后，通过秘钥对注册用户数据进行加密；在执行用户呼叫流程中，P‑CSCF服务器获取秘钥，根据秘钥调用用户的IMPU的解密接口，对注册用户数据解密。
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公开(公告)号：CN108564415A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810375754.3
申请日：2018-04-25
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
CPC分类号： G06Q30/0283 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种智能预测二手车价格的方法，属于人工智能技术领域，根据二手车价格的影响因素选取二手车价格回归所需的属性，量化所述属性；清洗出所述属性特征向量和既往交易数据，并训练决策回归树模型；设定更新时间间隔和新增交易数据指标，定期更新模型；选取车辆的属性包括品牌、车系、配置、变速箱类别、颜色、车型、排量、购买时间、行驶里程、交易次数、成新率、是否严重碰撞、是否长时间泡水和是否过火。本发明通过选取影响二手车价格的关键因素，利用交易数据训练决策回归树模型，达到智能预测二手车价格的目的，使二手车的价格评估更加客观公正，有效保障二手车的公平交易。
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公开(公告)号：CN108492575A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810320930.3
申请日：2018-04-11
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明提供一种智能车辆型号识别方法，属于城市智慧交通、图像搜索技术领域，本发明将车辆图像映射成为低维欧式空间向量，通过计算向量间欧式距离判断车辆型号。具体来讲，首先搭建深度卷积网络，使用大量三联样本训练该网络，使其具有映射相同型号汽车图片距离小于不同型号汽车图片距离的能力。本方法具有一次训练随时应用的特点，能够解决训练样本中未出现的车辆型号分类问题，大大减小了训练成本，降低了应用难度。
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公开(公告)号：CN108280512A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810059085.9
申请日：2018-01-22
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
CPC分类号： G06N3/0454 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于区间算法的神经网络损失层设计方法，包括如下步骤：1)基于传统神经网络的损失层进行设计，获取区间损失层的特征输入元素；2)将区间形式的输入元素，与对应的真实值做减法，获得每个元素对应的最大距离以及最小距离值；3)获得单个训练样本的最大损失值和最小损失值；4)将所有所述的训练样本按照步骤3)的方法获得最大损失值和最小损失值后取平均，获得本次训练的区间损失值。本发明和现有技术相比，将损失层的输入值，以及输出值，定义成区间数据类型，从而形成区间损失层，该区间损失层能够处理不确定的有一定范围的输入值，并输出可靠的区间值，弥补了神经网络无法处理区间数据的不足。
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公开(公告)号：CN107800545A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710897096.X
申请日：2017-09-28
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的话单计算系统及方法，包括网络节点MME，生成话单；边缘计算网关服务器EC-GW，配置有TPM应用；计费网关CG，与边缘计算网关服务器EC-GW相连接；核心侧业务网元S-GW，连接上述边缘计算网关服务器EC-GW；归属签约用户服务器HSS，连接并接收来自边缘计算网关服务器EC-GW的注册信息。本发明的一种基于边缘计算的话单计算系统及方法与现有技术相比，能够保障用户呼叫的计费数据的安全性，同时提高整个计费的服务器系统的可靠性，实用性强，适用范围广泛，易于推广。
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公开(公告)号：CN107563376A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710756022.4
申请日：2017-08-29
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明提供了一种获取平面图像旋转角度的方法及装置，所述方法包括：采集至少一张对应旋转角度不大于设定角度的样本平面图像，并根据获取的所述至少一张样本平面图像确定神经网络模型；将被识别平面图像输入所述神经网络模型，并获取所述神经网络模型根据所述被识别平面图像输出的旋转角度。通过本发明的技术方案，可提高用户体验。
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