[发明专利]一种新型可扩展的深度学习系统及数据识别方法在审
| 申请号： | 201810002647.6 | 申请日： | 2018-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN108205708A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 郭星;李涛涛;张以文 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/02 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 丁瑞瑞 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种新型可扩展的深度学习系统及数据识别方法，系统包括依次连接的数据录入设备、数据识别设备和处理器设备，数据识别设备由至少两个数据识别装置级联组成，所述数据识别装置包括数据输入接口、交换模块、存储模块、控制模块、计算模块和数据输出接口，其中，数据输入接口用于接收数据；交换模块用于判断是否将待识别数据、第一深度学习算法模型存储到存储模块中；存储模块用于在交换模块的判断结果为是的情况下存储待识别数据和第一深度学习算法模型；控制模块用于向计算模块发出针对待识别数据的识别指令；计算模块用于识别待识别数据；数据输出接口用于输出识别结果。应用本发明实施例，可以提高对待识别数据的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 存储模块 计算模块 交换模块 数据识别设备 数据识别装置 数据输出接口 数据输入接口 控制模块 数据识别 学习算法 学习系统 可扩展 数据录入设备 处理器设备 接收数据 模型存储 判断结果 输出识别 依次连接 准确率 级联 存储 指令 应用 | ||
【主权项】：
1.一种新型可扩展的深度学习系统，其特征在于，所述系统包括：依次连接的数据录入设备、数据识别设备和处理器设备，所述数据识别设备由至少两个数据识别装置级联组成，其中，所述数据录入设备，用于录入输入的数据并将所述输入的数据发送给所述数据识别设备；所述数据识别装置包括：数据输入接口、交换模块、存储模块、控制模块、计算模块和数据输出接口，其中，所述数据输入接口，用于接收所述输入的数据，所述输入的数据包括：待识别数据、第一深度学习算法模型以及其他设备采用第二深度学习算法模型针对所述待识别数据的识别结果；所述交换模块，用于根据所述待识别数据的标识信息和所述第一深度学习算法模型的标识信息，判断是否将所待识别数据以及所述第一深度学习算法模型存储到所述存储模块中；所述存储模块，用于在所述交换模块的判断结果为是的情况下，存储所述待识别数据和所述第一深度学习算法模型；所述控制模块，用于向所述计算模块发出针对所述待识别数据的识别指令；所述计算模块，用于根据所述识别指令获取所述第一深度学习算法模型和所述待识别数据，并利用所述第一深度学习算法模型对所述待识别数据进行识别处理；所述数据输出接口，用于输出所述计算模块的识别结果和所述其他设备针对所述待识别数据的识别结果；所述处理器设备，用于接收数据识别设备输出的识别结果，并对所述识别结果进行筛选处理。
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