[发明专利]用对抗学习中的自编码器提高定位算法抗噪能力的方法在审
| 申请号： | 202110696395.3 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113449625A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 尹少华 | 申请（专利权）人： | 上海极维信息科技有限公司;尹少华 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海首言专利代理事务所(普通合伙) 31360 | 代理人： | 苗绘 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国（上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 对抗 学习 中的 编码器 提高 定位 算法 能力 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种用对抗学习中的自编码器提高定位算法抗噪能力的方法，其特征在于，包含以下步骤：
建立对抗学习的自编码器模型；
采集源数据和结果数据；
将所述源数据和所述结果数据在所述自编码器模型上进行训练，让所述自编码器模型学习到降噪能力；
将具有降噪能力的所述自编码器模型对定位数据进行降噪。
2.如权利要求1所述用对抗学习中的自编码器提高定位算法抗噪能力的方法，其特征在于，所述自编码器模型由数据输入、编码器、解码器以及数据输出组成，所述数据输入、编码器、解码器以及数据输出依次相互连接。
3.如权利要求2所述用对抗学习中的自编码器提高定位算法抗噪能力的方法，其特征在于，在训练过程中，在所述数据输入中输入噪声数据，所述编码器和所述解码器对噪声数据进行解码和编码，所述数据输出将输出消除噪声的数据，让所述自编码器模型得到降噪能力。
4.如权利要求1所述用对抗学习中的自编码器提高定位算法抗噪能力的方法，其特征在于，所述源数据为带有噪声的数据，所述结果数据为不带有噪声的数据。
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