发明专利已授权

基于双向门控循环神经网络的序列中单一元素分类方法

📄 申请号：CN201810647778.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-06-22

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

技术画像

所属领域

循环神经网络循环神经网络深度学习序列分类

应用场景

自然语言处理, 语音识别, 生物信息学, 时间序列分析, 序列标注

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摘要

本发明公开了一种基于双向门控循环神经网络的序列中单一元素分类方法，步骤包括：1)对采集到的时序信号或数据进行人工分类；2)将输入数据集和标签集分别转换为矩阵形式；3)将输入数据集和对应的标签集随机划分为训练集和测试集，其中训练集数据占总样本70％，测试集数据占总样本的30％；4)构建双向门控循环神经网络模型；5)对构建好的双向门控循环神经网络模型进行训练；6)过拟合判断；7)使用训练好的双向门控循环神经网络模型进行序列单一元素的分类，使用Argmax函数从输出层得到最终判断结果，获得对序列中单一元素的正确分类。本发明的方法，对序列数据的识别准确率达99％以上。

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

一种无人机载的多路分集电力线电晕探测系统和探测方法

当前第 / 件

一种无人机中继激光通信系统

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_04)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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：12 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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