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基于混沌深度小波网络的数据分类方法

1722019/05/10
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于混沌深度小波网络的数据分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于混沌深度小波网络的数据分类方法，主要解决现有技术中人工参与过多、分类正确率较低和可移植性不强等问题。其实现主要是：构建混沌深度小波网络，逐层提取输入数据在不同深度层次的特征；在网络学习时用混沌模拟退火算法对分层网络和整体网络参数寻优得到分类网络；将待分类数据输入网络得到分类结果。本发明通过构建混沌深度小波网络，自动对数据进行特征提取，获得数据更丰富的特征表述，避免人工参与，消除不确定因素，提高分类正确率；训练网络时用混沌模拟退火方法，降低网络训练时间，提高分类性能。本发明可移植性强，普适性强，可用于数据分类、图像分类、场景分类、目标识别及数据预测分析。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/05/10
  • 委托机构 西安电子科技大学
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