[发明专利]基于π模型的织物纤维成分半监督分类方法在审
| 申请号： | 202111040595.X | 申请日： | 2021-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN113887317A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 池明旻 | 申请（专利权）人： | 池明旻 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳叁众知识产权代理事务所(普通合伙) 44434 | 代理人： | 宋鹏飞 |
| 地址： | 200082 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于π模型的织物纤维成分半监督分类方法，所述基于π模型的织物纤维成分半监督分类方法包括织物近红外高光谱数据的采集和清洗方法，对织物近红外高光谱数据的特征提取神经网络及分类器，应用基于π模型的半监督方法训练模型的方法等；本发明将织物近红外高光谱数据的采集和清洗，特征提取神经网络及分类器，基于π模型的半监督方法等结合，实现了利用织物近红外高光谱数据对织物的纤维成分进行分析，取得目标织物的纤维成分类别。本发明利用半监督方法训练神经网络模型，缓解了织物材质标签数据获取难，耗时长，花费高的问题，在实际问题中取得了良好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 织物 纤维 成分 监督 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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