[发明专利]产品分类方法、装置、计算设备及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201910935605.2 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110738246A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 尹海波;金欢欢;罗勇洪;叶景泰;章若弢 | 申请（专利权）人： | 深圳和而泰家居在线网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G01N21/25;G01N21/31;G01N21/3563 |
| 代理公司： | 11276 北京市浩天知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋菲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区高新南区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 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：获取待分类产品的多维光谱数据；根据奇异值分解算法对多维光谱数据进行降维处理，得到待分类产品的光谱特征数据；将待分类产品的光谱特征数据输入分类模型，得到待分类产品的种类，所述分类模型是通过训练梯度提升决策树模型得到的。通过上述方式，本发明实施例实现了根据奇异值分解算法对多维光谱数据进行降维，并通过由梯度提升决策树模型训练得到的分类模型对待分类产品进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 分类产品 光谱数据 多维 光谱特征数据 决策树模型 奇异值分解 分类模型 算法 机器学习技术 产品分类 降维处理 输入分类 降维 分类 | ||
【主权项】：
1.一种产品分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分类产品的多维光谱数据，所述多维光谱数据为所述待分类产品在被多个波长的电磁波照射下反射产生的多个维数的光谱数据，所述光谱数据的维数等于所述电磁波对应的波长的个数；/n根据奇异值分解算法对所述多维光谱数据进行降维处理，得到所述待分类产品的光谱特征数据；/n将所述待分类产品的光谱特征数据输入分类模型，得到所述待分类产品的种类，所述分类模型是通过训练梯度提升决策树模型得到的。/n
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