[发明专利]一种基于状态转移极限学习机的图像分类方法在审
| 申请号： | 202111013063.7 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113723517A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 李钰祥;邹伟东;夏元清;李慧芳;张金会;翟弟华;戴荔;刘坤;闫莉萍 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京东方昭阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11599 | 代理人： | 方兰 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于状态转移极限学习机的图像分类方法，通过将传统极限学习机的网络结构与状态转移算法相结合，在求解输出权重矩阵的时候利用不同的状态变换算子进行状态更新，不断向优化目标靠近得到输出权重矩阵，在保留传统极限学习机网络结构简单与随机生成参数等特点的同时，可在图像分类方面具有更好的训练精度，并且模型训练耗费时间更少，这为机器学习算法及图像分类的改进优化提供了新思路和新途径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 状态 转移 极限 学习机 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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