[发明专利]嵌入超图卷积层的深度学习冰晶粒子图像分类方法有效
| 申请号： | 202110343928.X | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112733968B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 段婧;廖梦媛;李德泉;吴锡;胡金蓉 | 申请（专利权）人： | 中国气象科学研究院;成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京佳信天和知识产权代理事务所(普通合伙) 11939 | 代理人： | 张宏伟 |
| 地址： | 100181 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种嵌入超图卷积层的深度学习冰晶粒子图像分类方法。本发明设计并实现了一个嵌入了超图结构的卷积神经网络模型，该超图结构可以有效地从局部和全局特征空间中获取信息，可以更好地捕捉到远端顶点之间的关系，获得更深层的特征信息，有助于学习样本数不平衡的冰晶数据集中小样本的特征，以提高模型的泛化能力，即便在样本分布不均衡数据学习情况下，仍能取得较好的分类效果。本发明可解决传统阈值分类方法中存在的冰晶分类结果具有主观性、不稳定性和预测精度较低的问题，可解决在样本分布不平衡数据集中数据量较少类别的分类精度较低的问题，可使冰晶粒子图像实现较高精度的自动分类。 | ||
| 搜索关键词： | 嵌入 超图 卷积 深度 学习 冰晶 粒子 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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