公开(公告)号：CN113095411A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110401349.6

申请日：2021-04-14

Applicant: 应急管理部通信信息中心

Inventor： 张新菊 ,  江海燕 ,  翟璐璐 ,  刘阳 ,  赵宏生 ,  魏永锋

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于分层技术的分类模型倾向性检验方法及系统，其方法包括：步骤S1：获得训练好的分类模型、训练集和测试集；步骤S2：判断训练集中正负样本的比值，如果比值趋于1，执行步骤S3：否则执行步骤S4；步骤S3：从测试集中按预设的正负样本比值β和1/β，分层抽取两组样本集；将两组样本集输入训练好的分类模型，计算分类错误率指标，以判断训练好的分类模型的倾向性；步骤S4：从测试集中按预设的正负样本比值β、1和1/β，分层抽取三组样本集；将三组样本集输入训练好的分类模型，计算分类错误率指标，以判断训练好的分类模型的倾向性。本发明通过设置不相同的采样比例，在测试集上对模型倾向性进行检验，通过分类性能指标对模型倾向性做出评估。

公开(公告)号：CN112422234B

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202011229927.4

申请日：2020-11-06

Applicant: 应急管理部通信信息中心

Inventor： 张新菊 ,  江海燕 ,  翟璐璐 ,  刘阳 ,  张卫伟

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明提出一种基于时间感知的自适应深度学习的数据治理服务方法，包括如下步骤：步骤1、将数据帧划分为前半部分和后半部分：向每个申请用户广播帧数据治理服务信息，每个数据帧被划分为k个数据治理服务位置区间，位置区间长度与用户数据包时间长度相同，用户发送数据包时数据包首部落在对应的数据治理服务位置区间内；步骤2、初始时刻用户发送数据治理服务包：用户根据步骤1收到的广播信息选择数据治理服务信息的前半部分或后半部分；步骤3、用户根据检测结果更新各个位置区间的时间感知自适应深度学习评估值；步骤4、所有用户选择自适应深度学习评估值最大的两个位置区间继续发送数据包。

公开(公告)号：CN112422234A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011229927.4

申请日：2020-11-06

Applicant: 应急管理部通信信息中心

Inventor： 张新菊 ,  江海燕 ,  翟璐璐 ,  刘阳 ,  张卫伟

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明提出一种基于时间感知的自适应深度学习的数据治理服务方法，包括如下步骤：步骤1、将数据帧划分为前半部分和后半部分：向每个申请用户广播帧数据治理服务信息，每个数据帧被划分为k个数据治理服务位置区间，位置区间长度与用户数据包时间长度相同，用户发送数据包时数据包首部落在对应的数据治理服务位置区间内；步骤2、初始时刻用户发送数据治理服务包：用户根据步骤1收到的广播信息选择数据治理服务信息的前半部分或后半部分；步骤3、用户根据检测结果更新各个位置区间的时间感知自适应深度学习评估值；步骤4、所有用户选择自适应深度学习评估值最大的两个位置区间继续发送数据包。