[发明专利]一种基于卷积神经网络的模式识别方法在审
| 申请号： | 202310016464.0 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116029339A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 葛昕;岳敏楠 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/086;G06V10/82 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 杨逍 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于基于卷积神经网络的模式识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的模式识别方法。本发明通过构建目标卷积神经网络方法能够有效降低目标卷积神经网络的结构复杂度；并且，在目标卷积神经网络使用时，可以直接基于每对基向量来完成卷积层的卷积运算，提高了运算效率；同时，通过对目标卷积神经网络进行优化方法对目标卷积神经网络进行时间与能耗目标建模，对时间、能耗逐层预测，同时分析时间、能耗开销的主导目标建模参数，通过改进目标建模参数、改变阵列分割方法与缓存分割方法对目标卷积神经网络进行时间与能耗双目标优化从而改进目标卷积神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
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