[发明专利]一种带分类器深度非负矩阵分解网络的优化方法在审
| 申请号： | 202010456563.7 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111612084A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张焱;郭京龙;黄庆卿;陈俊华;李帅永 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 杨柳岸 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种带分类器深度非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)网络的优化方法，属于人工智能技术领域。本发明包括模型构建和参数优化，模型构建方面，对多个NMF层以及分类层进行级联构成深度网络，即前一NMF层分解结果作为后一NMF层的输入，不同NMF层间采用映射函数连接。参数优化方面，基于乘性迭代规则对深度NMF网络进行无监督逐层预训练，有监督全局优化基于BP算法对各NMF层以及Softmax分类层权值参数进行整体优化。利用训练优化的深度NMF网络对测试数据进行分析，得到分类输出结果。本发明适用于状态监测与诊断等分类识别任务相关应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 深度 矩阵 分解 网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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