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一种基于超限隐特征模型的盲领域图像样本分类方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2019102287155
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 | 2019102287155 | 专利名称 | 一种基于超限隐特征模型的盲领域图像样本分类方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | |
| 申请人 | 申请地址 | ||
| 发明人 | 申请日期 | 2019-03-25 | |
| 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模型的盲领域图像样本分类方法，该方法采用了跨领域数据生成与增广策略，高效地降低不同数据领域之间的偏差。具体地说，超限隐特征模型将ELM和ELM‑AE（基于ELM的自编码器）纳入统一的优化模型，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，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。本发明利用超限隐特征模型解决盲领域适配问题，融合跨领域知识，有效降低不同领域数据之间的领域偏差，提高了盲领域数据分类准确率。 | ||
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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