| 专利号 | 2019111735875 | 申请日 | 2019-11-26 | 专利名称 | 基于卷积神经网络的数据分类方法、系统、介质及设备 |
| 授权日 | 2020-10-09 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 于惠;周钰峰;范胜玉;徐卫志 |
| 主分类号 | G06K9/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
