[发明专利]水禽健康养殖环境参数的特征提取方法及装置在审
| 申请号： | 201810667500.9 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN108876650A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 徐龙琴;李祥铜;刘双印;田允波;黄运茂;曹亮;郭鹏飞;贺超波;冯大春;史红玉 | 申请（专利权）人： | 仲恺农业工程学院 |
| 主分类号： | G06Q50/02 | 分类号： | G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种水禽健康养殖环境参数的特征提取方法及装置，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：获取筛选后的水禽健康养殖环境参数数据集后，将预设的深度学习网络分解成由相邻两层构成的一系列受限波尔兹曼机；然后将所述筛选后的水禽健康养殖环境参数数据集作为输入，对所述一系列受限波尔兹曼机进行逐层贪婪无监督训练并优化，直到满足预设训练条件，获得训练优化后的网络；通过所述训练优化后的网络由下向上多层次学习和提取水禽健康养殖环境参数测试样本的抽象特征，构建并获得水禽健康养殖环境参数的特征矩阵。为准确的养殖环境非线性集成预测奠定基础。更高效、可靠、全面。 | ||
| 搜索关键词： | 养殖环境参数 水禽 健康 特征提取 数据集 受限 预设 优化 数据处理技术 筛选 非线性集成 测试样本 抽象特征 特征矩阵 网络分解 训练条件 养殖环境 无监督 构建 两层 网络 学习 预测 | ||
【主权项】：
1.一种水禽健康养殖环境参数的特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取筛选后的水禽健康养殖环境参数数据集；将预设的深度学习网络分解成由相邻两层构成的一系列受限波尔兹曼机；将所述筛选后的水禽健康养殖环境参数数据集作为输入，对所述一系列受限波尔兹曼机进行逐层贪婪无监督训练并优化，直到满足预设训练条件，获得训练优化后的网络；通过所述训练优化后的网络由下向上多层次学习和提取水禽健康养殖环境参数测试样本的抽象特征，构建并获得水禽健康养殖环境参数的特征矩阵。
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