发明专利已授权

基于卷积神经网络的数据分类方法、系统、介质及设备

📄 申请号：CN201911173587.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-11-26

公开号

CN110909801A

公开日

2020-03-24

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络深度学习数据分类算法

应用场景

图像识别, 数据分析, 模式识别, 智能监控, 自然语言处理

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摘要

本公开提供了一种基于卷积神经网络的数据分类方法、系统、介质及设备，对获取的分类数据进行预处理，构建数据集；构建卷积神经网络，所述卷积神经网络中至少包括一个卷积层，用于提取局部特征，所述卷积层对特征矩阵进行压缩，并对所生成的稀疏矩阵在图形处理单元上进行稀疏矩阵向量乘运算，利用数据集中的数据训练卷积神经网络；将待分类数据预处理后输入到已训练好的卷积神经网络模型，输出数据分类结果；本公开通过对卷积层的特征矩阵进行压缩处理，在GPU上并行计算，减少了在计算过程中内存消耗和对于零值的计算，进而减少了神经网络的训练时间和内存消耗。

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PX吸附剂及其制备方法

当前第 / 件

一种用于从混合金属溶液中选择性分离铜的杂化膜的制备方法

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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：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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