发明专利已授权

基于贝叶斯神经网络随机加法饱和结构的图像分类方法

Name: 基于贝叶斯神经网络随机加法饱和结构的图像分类方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2021105445887
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110544588.7 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2021-05-19

公开号

CN113516170B

公开日

2023-05-23

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 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_04 , G06N5_046 , G06N3_08 , G06V10_84 , G06V10_82 , G06V10_94 , G06N3_063 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法贝叶斯神经网络

应用场景

图像分类, 计算机视觉, 自动驾驶, 医疗影像分析, 安防监控

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饱和结构的图像分类方法，包括以下步骤：S1：采集待分类图像数据集中的部分图像数据作为贝叶斯神经网络的输入数据，提取训练得到的贝叶斯神经网络的权重参数和偏置参数；S2：对输入数据、权重参数和偏置参数进行处理，将其转换为随机位流形式；S3：搭建基于随机加法饱和结构的神经元，得到基于随机计算的合格贝叶斯神经网络；S4：利用基于随机计算的合格贝叶斯神经网络对待分类图像数据集中的其余图像数据进行分类。本发明的优点在于：通过调节增益因子，一定程度上减小了由于过大的缩放比例导致的严重误差，从而平衡随机加法中的缩放误差以及饱和误差，保证合格的贝叶斯神经网络的图像分类准确性。

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： CN113516170B

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

20230523

✅ 授权

20211105

?? 实质审查的生效：

20211019

📄 公开

基于贝叶斯神经网络随机加法分解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：122 ❤️ 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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