[发明专利]使用从显微变化中进行的机器学习来鉴定实体对象有效
| 申请号： | 201580031079.7 | 申请日： | 2015-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN106462549B | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 阿什列什·夏尔马;拉克希米纳拉亚南·苏布拉马尼安;维迪尤斯·斯里尼瓦桑 | 申请（专利权）人： | 尹度普有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 康艳青;姚开丽 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种用于对显微图像进行分类的方法，包括：接收训练数据集(306)，该训练数据集包括来自实体对象(303)的至少一个显微图像(305)以及针对该图像的基于产品规格的相关联类别定义(304)。机器学习分类器被训练成用于将该图像分类成多个类别(308)。该显微图像(305)被用作分类器的测试输入，以便基于该产品规格来将该图像分类成一个或多个类别。该产品规格包括品牌名称、产品线、或者该物理对象的标签上的其他细节。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 显微 变化 进行 机器 学习 鉴定 实体 对象 | ||
【主权项】：
一种用于对显微图像进行分类的方法，所述方法包括：接收训练数据集，所述训练数据集包括从实体对象中提取的至少一个显微图像以及针对所述至少一个显微图像的基于对应于所述实体对象的产品规格的相关联类别定义；训练一个或多个机器学习分类器，以便构造用于基于所述训练数据集来将所述至少一个显微图像分类成一个或多个类别的模型；接收所述至少一个显微图像作为所述至少一个机器学习分类器的测试输入，以便使用所述构造的模型基于所述产品规格来将所述至少一个显微图像分类成一个或多个类别，其中，所述产品规格包括品牌名称、产品线、或者所述实体对象的标签上的其他细节。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于尹度普有限公司，未经尹度普有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201580031079.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：固件传感器层
- 下一篇：用于共享嵌入式硬件资源的方法、设备和装置
