[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号： | 201910848490.3 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110796231B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张洋;邝英兰;马雅奇;刘欢 | 申请（专利权）人： | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G10L17/02;G10L17/04;G10L17/18;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 韩月玲 |
| 地址： | 519070*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取包含多个训练特征的训练集合，训练特征携带标签；输入各个训练特征至初始脉冲神经网络，通过初始脉冲神经网络的初始延时参数对各个训练特征进行延时处理，得到各个训练特征的延时特征；通过初始脉冲神经网络的预设学习规则、标签和延时特征对初始脉冲神经网络的权重参数和延时参数进行学习，直至初始脉冲神经网络满足预设收敛条件，生成目标脉冲神经网络，目标脉冲神经网络包括目标权重参数和目标延时参数。通过延时参数增加样本的多样性，提升网络的复杂度和信息表征能力，从而提升网络的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 数据处理 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取包含多个训练特征的训练集合，所述训练特征携带标签；/n输入各个所述训练特征至初始脉冲神经网络，通过所述初始脉冲神经网络的初始延时参数对各个所述训练特征进行延时处理，得到各个所述训练特征的延时特征；/n通过所述初始脉冲神经网络的预设学习规则、所述标签和所述延时特征对所述初始脉冲神经网络的权重参数和所述延时参数进行学习，直至所述初始脉冲神经网络满足预设收敛条件，生成目标脉冲神经网络，所述目标脉冲神经网络包括目标权重参数和目标延时参数。/n
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