发明专利已授权

基于贝叶斯神经网络随机加法分解结构的图像分类方法

Name: 基于贝叶斯神经网络随机加法分解结构的图像分类方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2021105445904
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110544590.4 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2021-05-19

公开号

CN113516171B

公开日

2023-04-07

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_86 , G06N3_042 , G06N3_047 , G06N3_048 , G06N5_046 , G06V10_94 , G06N3_063 ,

技术画像

所属领域

图像分类图像分类贝叶斯神经网络深度学习

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 智能安防, 医学影像分析, 自动驾驶

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络随机加法分解结构的图像分类方法，将贝叶斯神经网络的属性参数进行缩放得到缩放属性参数，将缩放属性参数转换为随机位流数据，基于贝叶斯神经网络的网络结构确定参考多路选择器的输入个数，根据参考多路选择器的输入个数确定中间多路选择器的输入个数和数量，基于参数缩放因子、中间多路选择器的输入个数和数量确定内积运算单元的内积缩放因子，并根据随机位流数据、中间多路选择器确定内积运算单元的内积运算输出结果，基于内积缩放因子和参数缩放因子确定输出比例因子，然后输出所述贝叶斯神经网络的最终输出结果从而完成图像分类，通过上述分类方法进行图像分类，大大减小了分类时硬件实现的成本。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113516171B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于片上网络的多通道数据采集的数据缓存方法

当前第 / 件

基于贝叶斯神经网络随机加法饱和结构的图像分类方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：94 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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