发明专利 已授权

基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法

📄 申请号:CN202211247511.4 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2022-10-12
公开号
CN115565009A
公开日
2023-01-03
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

电子元件分类, 电子元件检测, 工业自动化, 智能制造, 质量检测

摘要

本发明公开了一种基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法,包括:对电子元件图像预处理。构建深度去噪稀疏自编码器DDSA并完成特征提取:利用自编码器对原始特征进行降维,将稀疏自编码器堆叠在一起,采用贪婪训练分层策略,形成深度堆叠稀疏自编码器的鲁棒模型。构建去噪编码器,输入部分损坏的噪声数据样本,通过训练重建原始输入,完成去噪特征提取。提出增量学习支持向量机分类算法,将KT条件应用于原始训练数据集,并添加额外数据点,利用增量学习实现非线性SVM训练。形成结合稀疏自编码器DDSA和ISSVM的混合分类模型,并将其应用于电子元件的分类及测试中。本发明可以显著减少计算时间,提高分类精度,在电子元件的分类中表现良好。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:12 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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