[发明专利]一种基于多标签图像分类的识别共生或伴生矿物的方法与系统

权利要求书

1.一种基于多标签图像分类的识别共生或伴生矿物的系统，其特征在于，所述基于多标签图像分类的识别共生或伴生矿物的系统包括深度学习算法的卷积神经网络模块和长短期记忆网络模块和全连接网络，训练时将带有多个类别标签的矿物图片输入卷积神经网络，得到一维特征值向量；将从卷积神经网络得到的一维特征值向量输入到长短期记忆网络，得到未归一化的一维概率值向量；将从卷积神经网络得到的一维特征值向量输入到全连接网络，得到另一个未归一化的一维概率值向量；将从长短期记忆网络输出的未归一化的一维概率值向量和全连接网络输出得到的未归一化的一维概率值向量相加得到一个新的未归一化的一维概率值向量；将新的未归一化的一维概率值向量进行归一化处理，输出待识别矿物所属不同类别的概率大小，训练完成后将采集的伴生或共生矿物实物图片输入系统，系统结合已学习到的标签之间的依赖关系和输入的采集的伴生或共生矿物图片特征对矿物所属类别进行分析预测，输出采集的伴生或共生矿物所属不同类别的概率大小，取概率大于零的所属类别为此采集的伴生或共生矿石中所含矿物的所有类别。