[发明专利]用于灌溉装置的灌溉水压控制的神经网络的训练方法在审
| 申请号： | 202110024413.3 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112733710A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 邹可可 | 申请（专利权）人： | 徐州展皎信息技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 221000 江苏省徐州市经济技术开发区绿地*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用于灌溉装置的灌溉水压控制的神经网络的训练方法，其包括：获取训练图像，所述训练图像为待浇灌区域的图像；将所述训练图像通过编码器以获得训练特征向量，其中，所述编码器包括深度卷积神经网络；计算所述训练特征向量的正交化损失函数值，所述正交化损失函数值为所述训练特征向量与所述训练特征向量的转置的乘积与单位矩阵之间的均方差；将所述训练特征向量通过解码器以获得解码值，所述解码器包括多个全连接层，所述解码器中的最后一个全连接层的输出位为一；计算所述解码值与真实值之间的差值损失函数值；以及，基于所述差值损失函数值和所述正交化损失函数值，更新所述编码器和所述解码器的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 灌溉 装置 水压 控制 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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