[发明专利]一种基于CNN和PCA的多属性分类任务的分类方法在审
| 申请号： | 202011156549.1 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112257791A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 袁正午;黄文东;李林 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CNN和PCA的多属性分类任务的分类方法，属于机器学习和深度学习领域。该方法包括：S1：模型训练：获取多个属性的分类数据集并预处理；对预处理后的数据集采用PCA进行特征提取，得到独立特征；对卷积神经网络CNN进行预训练，再将预处理后的数据集输入预训练后的卷积神经网络CNN，得到组合特征；将独立特征和组合特征进行拼接得到混合特征；将混合特征输入深度神经网络DNN，进行训练；S2：采集实时样本数据；S3：将采集到的实时样本数据依照步骤S1的方式进行处理后，输入到训练好的深度神经网络DNN模型，得到分类结果。本发明能有效提高的多属性分类任务的精度，并大大降低了人工提取特征的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn pca 属性 分类 任务 方法 | ||
【主权项】：
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