专利名称：一种基于改进胶囊网络的文本分类方法      申请号：2020111261373     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 改 港口 胶囊网络   相似专利 发布日：2024/06/26  
摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于改进胶囊网络的文本分类方法，包括文本数据预处理、文本建模将文本数据转换成向量数据，利用胶囊网络的局部语义特征提取模型利用双层胶囊层进行局部特征提取，并通过构建BiLSTM模型对文本向量进行上下文信息提取，最后通过softmax函数进行文本分类。与现有技术相比，本发明通过改进胶囊网络的BiLSTM‑CapsNet混合模型进行文本情感分析分类，在使用胶囊网络进行局部特征提取时，使用两层特征提取，有效的提高了短文本情感分析的准确率，提高了文本分类精度，该方法在细粒度和粗粒度情感分析实验中相较于其他方法都具有较明显的优势。

专利名称：一种基于BD胶囊网络的柑橘黄龙病分类方法      申请号：2019107476971     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 柑橘 胶囊网络   相似专利 发布日：2023/11/23  
摘要： 本发明公开了一种基于BD胶囊网络的柑橘黄龙病分类方法，包括以下步骤：S1：图像预处理，所述图像为包括柑橘叶子的图像；S2：特征提取，所述图像通过输入层输入至BD胶囊网络，使用卷积层提取所述图像对应的初级特征；S3：特征转换，在初级胶囊层中对每个初级特征进行相应的空间维度转换，扩展一个新维度，得到对应的特征向量；S4：分析特征向量，数字胶囊层利用动态路由算法对每个特征向量进行分析，输出2个输出向量，根据输出向量确定图像类别；S5：重构图像，将输出向量通过全连接层并进行Batchnorm和Dropout操作，输出重构图像。本发明不需要人工参与，减少资源消耗，并且其精度比传统的特征提取方法要高。

专利名称：基于胶囊网络与时序的刑事多罪名预测方法      申请号：2020106607494     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 胶 港口 胶囊网络   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于胶囊网络与时序的刑事多罪名预测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：数据的收集；数据的预处理；提取时序特征；对事实描述文本进行特征表示：事实描述文本编码时将词向量按句输入，采用长短记忆力网络将词级文本提取特征得到句子级的事实描述文本特征向量表示；从得到的特征向量经过压缩函数进行压缩生成初级胶囊，将初级胶囊作为胶囊预测层的输入，通过动态路由的方式迭代生成不同罪名的类别胶囊与罪名类别概率；使用生成的罪名类别胶囊、罪名类别概率以及时序特征值对多罪名进行预判，最终得到罪名预测的结果。本发明有效的解决了多罪名的低频与多标签分类问题，为智能法院的建设提供了有力支撑。

专利名称：一种基于胶囊网络的表面肌电信号分类方法      申请号：2021100344536     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 电信 胶 表 电信号 胶囊网络   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络的表面肌电信号分类方法，采用窗口分析法对原始表面肌电信号预处理；提取信号中的特征，构成特征序列，并利用二维化方法，转换为特征矩阵；对原始信号进行简单的切割堆叠，从而产生二维信号矩阵；通过不同尺寸的卷积核将两种矩阵进行卷积，得到相同尺寸的特征图后进行通道叠加；将得到的抽象特征图送入到胶囊网络中训练，并保存网络权重。本发明改善了生成抽象特征的方法，准确率高，鲁棒性强，尤其是针对肌肉运动相近的动作。

专利名称：基于改进胶囊网络的人脸表情识别方法      申请号：2020108600254     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 改 港口 表情识别 胶囊网络   相似专利 发布日：2024/01/23  
摘要： 本发明提供的一种基于改进胶囊网络的人脸表情识别方法，包括：将样本图片输入到改进胶囊网络中进行训练；将现场实景图片输入到改进胶囊网络中进行识别，提取出实景图片中的人脸表情；样本图片输入到改进胶囊网络中训练具体包括：S1.通过多任务卷积神经网络从图片中提取出人脸区域；S2.对提取出的人脸区域进行标记处理，得到人脸区域的表情以及头部姿态；S3.将人脸区域的表情以及头部姿态输入到生成对抗网络中，对生成对抗网络生成具有表情的人脸区域；S4.将具有表情的人脸区域输入到改进胶囊网络中对改进胶囊网络进行训练，能够对不同姿态下的人脸的表情进行准确识别，无需考虑人体的姿态状况，从而能够在保证识别的准确性同时，又能够有效提高识别效率。