[发明专利]产品分类方法、装置、计算设备及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201910804795.4 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110646350B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 尹海波;金欢欢 | 申请（专利权）人： | 深圳数联天下智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N20/00;G01N21/25;G01N21/31;G01N21/3563;G01N33/02 |
| 代理公司： | 北京市浩天知识产权代理事务所(普通合伙) 11276 | 代理人： | 宋菲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及机器学习技术领域，公开了一种产品分类方法，该方法包括：获取待分类产品的光谱数据；将所述待分类产品的光谱数据平均分割为多组光谱特征数据，每一组所述光谱特征数据包含的光谱数据个数相同，一组所述光谱特征数据对应一个时间步；将所述多组光谱特征数据输入分类模型，以基于所述时间步确定所述多组光谱特征数据之间的依赖关系，并基于所述依赖关系得到所述待分类产品的种类，所述分类模型是通过多组训练数据训练时间循环神经网络模型得到的。通过上述方式，本发明实施例实现了对待分类产品的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 产品 分类 方法 装置 计算 设备 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种产品分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分类产品的光谱数据；/n将所述待分类产品的光谱数据平均分割为多组光谱特征数据，每一组所述光谱特征数据包含的光谱数据个数相同，一组所述光谱特征数据对应一个时间步；/n将所述多组光谱特征数据输入分类模型，以基于所述时间步确定所述多组光谱特征数据之间的依赖关系，并基于所述依赖关系得到所述待分类产品的种类，所述分类模型是通过多组训练数据训练时间循环神经网络模型得到的。/n
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