[发明专利]一种基于卷积神经网络的肺音分类方法、系统及用途在审
| 申请号： | 201711006423.4 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN107818366A | 公开（公告）日： | 2018-03-20 |
| 发明（设计）人： | 焦超;朱德麒;刘晓芹;邹泽亚;刘思远;李本忠 | 申请（专利权）人： | 成都力创昆仑网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06K9/00;G06F17/14 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所11308 | 代理人： | 秦力军 |
| 地址： | 610000 四川省成都市中国（四川）自由*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的肺音分类方法、系统及用途，是将图像识别卷积神经网络应用到肺音分类当中，用通用模型解决了传统算法人工提取特、认为加入限制条件和无法普遍适用所有样本的巨大缺陷，解决了传统算法不能随着数据集的增强，自主学习增强的难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 音分 方法 系统 用途 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的肺音分类方法，是将每个声音文件转换成频谱图，每个输入特征图设定为总数I，Qi(i＝1，…I)连接到卷积层特征图，卷积层特征图设定为总数J，Qj＝(j＝1,…J)在卷积层中，基于多个局部权重矩阵总共I*J为wij(i＝1，…I；j＝1,…J)，映射可以表示为卷积运算：Qj=σ(Σi=1IOi*wi,j),(j=1,...,J).]]>
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