[发明专利]基于Stack集成神经网络的传感器数据分类方法在审
| 申请号： | 202010167099.X | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111291832A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 刘然;陈希;易琳;王明雪;田逢春;钱君辉;郑杨婷;刘亚琼;赵洋;崔珊珊;王斐斐 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;重庆大学附属肿瘤医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆信航知识产权代理有限公司 50218 | 代理人： | 吴彬 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明基于Stack集成神经网络的传感器数据分类方法，其包括1)构建基础学习器，基础学习器包括特征提取单元和与特征提取单元连接的特征分类单元；2)将若干个基础学习器的输出作为元学习器的输入，构建成Stacking模型；3)将传感器数据同时输入各个基础学习器的各个特征提取单元的一维卷积层，各个基础学习器的输出作为Stacking模型的元学习器的输入，经元学习器处理后由元学习器的softmax函数层输出最终分类结果。本发明结合卷积神经网络和长短期记忆网络提取传感器数据特征的优势，提高了对传感器数据分类的准确性，并且采用Stacking模型降低了由于卷积神经网络的参数随机初始化造成分类结果波动的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 stack 集成 神经网络 传感器 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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