[发明专利]基于多特征提取的宽度学习系统有效
| 申请号： | 202010181905.9 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111401443B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 刘然;刘亚琼;刘宴齐;田逢春;钱君辉;郑杨婷;赵洋;陈希;崔珊珊;王斐斐;陈丹 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;重庆市中药研究院 |
| 主分类号： | G06V10/778 | 分类号： | G06V10/778;G06V10/50;G06V10/56;G06V10/762 |
| 代理公司： | 重庆信航知识产权代理有限公司 50218 | 代理人： | 吴彬 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明基于多特征提取的宽度学习系统，包括四个子宽度学习系统，每个子宽度学习系统包括特征节点、增强节点和子节点；每个子宽度学习系统先对图像数据集提取一种图像特征，各子宽度学习系统将对图像数据集提取的图像特征合并得到各自的特征节点，再分别通过增强映射函数对各自的特征节点进行增强，形成对应的增强节点；各子宽度学习系统在形成增强节点之后，再将其特征节点与对应的增强节点合并，然后再连接到其子节点中，然后对各子宽度学习系统的子节点的输出进行归一化后再连接到最终输出层。本发明在复杂数据集分类问题上兼有模型训练时间少和分类准确性高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 提取 宽度 学习 系统 | ||
【主权项】：
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