[发明专利]一种基于模糊和去冗余的受限玻尔兹曼机图像分类方法在审
| 申请号： | 201910578204.6 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110298401A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 吕学勤;孟令政;陈超;王培松 | 申请（专利权）人： | 上海电力学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊和去冗余受限玻尔兹曼机的图像分类方法，该方法采用预训练好的图像分类模型对图像进行处理，获取图像分类结果，所述图像分类模型包括模糊受限玻尔兹曼机、去冗余受限玻尔兹曼机和支持向量机，所述图像分类结果的获取包括以下步骤：1)模糊受限玻尔兹曼机对待分类图像进行特征提取，获取图像特征；2)对提取出的图像特征进行去冗余，获取去冗余图像特征；3)去冗余受限玻尔兹曼机对去冗余图像特征进行处理，获取降维图像特征；4)支持向量机对降维图像特征进行处理，获取图像分类结果。与现有技术相比，本发明改善了图像特征提取的精度、速度以及识别分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 受限玻尔兹曼机 冗余 获取图像 图像分类 图像特征 模糊 图像分类模型 支持向量机 分类结果 冗余图像 降维 图像特征提取 准确度 分类图像 特征提取 图像 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊和去冗余受限玻尔兹曼机的图像分类方法，该方法采用预训练好的图像分类模型对图像进行处理，获取图像分类结果，其特征在于，所述图像分类模型包括模糊受限玻尔兹曼机、去冗余受限玻尔兹曼机和支持向量机，所述图像分类结果的获取包括以下步骤：S1：模糊受限玻尔兹曼机对待分类图像进行特征提取，获取图像特征；S2：对提取出的图像特征进行去冗余，获取去冗余图像特征；S3：去冗余受限玻尔兹曼机对去冗余图像特征进行处理，获取降维图像特征；S4：支持向量机对降维图像特征进行处理，获取图像分类结果。
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