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一种基于超限隐特征学习模型的图像分类与重建方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2019102040913
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2019102040913 | 专利名称 | 一种基于超限隐特征学习模型的图像分类与重建方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V10/774(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06K9/62(2022.01),G06N3/04(2006.01) |
| 申请人 | 重庆邮电大学 | 申请地址 | 400065 重庆市南岸区崇文路2号 |
| 发明人 | 郭坦 | 申请日期 | 2019-03-18 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-05-27 08:07:07 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于超限隐特征学习模型的图像分类与重建方法，采用了一种数据重构策略进行特征学习，高效学习原始感知数据与相应的高级语义转换关系。具体地说，ELM和ELM‑AE（基于ELM的自编码器）被统一在一个学习模型中，该模型具有图像分类能力和图像重建能力，且能够更好地揭示原始图像数据和高级语义之间的潜在关系，减少信息丢失，提高图像分类精度并具备优异的图像数据重建能力。ELF（超限隐特征学习模型）继承了ELM和ELM‑AE的优点，并且可以在保护原始数据信息的情况下得到良好的图像分类和图像重建效果。此外，使用了一种基于交错方向法的高效算法来求解优化ELF模型，进一步提升了ELF模型的精度。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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