公开(公告)号：CN116824175A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310130148.6

申请日：2023-02-08

申请人： 清华大学 ,  北京三快在线科技有限公司

发明人： 黄必清 ,  牛衍昌 ,  粟屹松 ,  王利双 ,  于振军 ,  黄家琪 ,  修宇家 ,  万悦 ,  张中亚 ,  袁佳丽 ,  段志阳 ,  马睿杰 ,  马思宇

IPC分类号： G06V10/74 ,  G06V10/40 ,  G06V30/19 ,  B07C3/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 在本说明书提供的药品分拣检验方法中，根据接收的订单分拣对应的药品，并获取所述药品在传送过程中的图像，提取所述图像中各药品的图像特征及文本信息，将提取的图像特征及文本信息与标准药品的图像特征及文本信息相匹配，确定分拣的药品的类别，进而判断分拣的药品是否与订单上的药品一致，提高了药品分拣的准确性。

公开(公告)号：CN116152011A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211528763.4

申请日：2022-11-30

申请人： 清华大学

发明人： 黄必清 ,  黄家琪

IPC分类号： G06Q50/04 ,  G06N3/043 ,  G06N3/084

摘要： 本申请涉及机器学习技术领域，特别涉及一种基于模糊神经网络的制造服务数据价值评估方法及装置，其中，包括：获取制造服务数据；根据预设评估体系构建制造服务数据的层次结构模型，利用模糊综合评价方法量化层次结构模型中每个层次的因素，得到量化因素；将所有量化因素输入模糊神经网络，输出层次结构模型中各项指标的模糊评价结果，将各项指标的模糊评价结果输入人工神经网络，对每个层次的模糊评价结果进行合并，得到制造服务数据的最终价值评价结果。由此，解决了相关技术中由于影响制造服务数据价值的因素多样导致无法解决难以量化的定性因素，并且基于人工标注制造服务数据价值的评估效率低下、主观性较强以及可靠性较低等问题。

公开(公告)号：CN115879501A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211527019.2

申请日：2022-11-30

申请人： 清华大学

发明人： 黄必清 ,  黄家琪

IPC分类号： G06N3/043 ,  G06N3/084 ,  G06N3/091

摘要： 本申请涉及机器学习技术领域，特别涉及一种多视角主动学习的制造服务数据价值评估动态优化方法，其中，包括：获取携带有已标注样本的训练数据集；利用其已标注样本对多个基于模糊神经网络的制造服务数据价值评估模型分别进行训练，得到制造服务数据价值评估模型；将未标注样本输入评估模型，输出多个角度下的评估结果，根据评估结果标注满足标注条件的样本；基于标注后的样本更新训练数据集，利用更新后的训练数据集对训练完成的评估模型进行重新训练，实现制造服务数据价值评估模型的动态优化。由此，解决了相关技术中利用人工神经网络解决制造服务数据价值评估的问题需要采集并标注大量数据导致成本较高、评估效率较低及精准度不够等问题。