[发明专利]一种分类器模型迁移学习方法有效
| 申请号： | 202010329243.5 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111539474B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 赵海堂;刘航 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种分类器模型迁移学习方法，包括以下步骤：在原始传感器阵列生命周期末期插入新传感器阵列，并开始采集所述原始传感器阵列及所述新传感器阵列的响应信号；通过所述原始传感器阵列的分类模型信息，预测所述新传感器阵列的类别信息，将所述类别信息称为新传感器阵列的伪label；对所述新传感器阵列的响应信号进行特征提取，与所述伪label共同组成训练集，训练得到所述新传感器阵列的分类器模型；对获取的所述分类器模型参数逐层调整进行优化。本发明的技术方案简化了更换传感器之后更新分类器模型的过程，不中断分类过程，不丢弃先前的分类器模型，还可以实现其他标准模型作为核心分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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