[发明专利]基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法在审
| 申请号： | 202211247511.4 | 申请日： | 2022-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN115565009A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 付丽辉;陈良海;皇甫立群;石跃 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/30;G06V10/24;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 吴晶晶 |
| 地址： | 223005 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法，包括：对电子元件图像预处理。构建深度去噪稀疏自编码器DDSA并完成特征提取：利用自编码器对原始特征进行降维，将稀疏自编码器堆叠在一起，采用贪婪训练分层策略，形成深度堆叠稀疏自编码器的鲁棒模型。构建去噪编码器，输入部分损坏的噪声数据样本，通过训练重建原始输入，完成去噪特征提取。提出增量学习支持向量机分类算法，将KT条件应用于原始训练数据集，并添加额外数据点，利用增量学习实现非线性SVM训练。形成结合稀疏自编码器DDSA和ISSVM的混合分类模型，并将其应用于电子元件的分类及测试中。本发明可以显著减少计算时间，提高分类精度，在电子元件的分类中表现良好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 稀疏 编码器 issvm 电子元件 分类 方法 | ||
【主权项】：
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