一种基于特征聚类的深度学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201811379065.6

申请日：

2018-11-19

公开(公告)号：

CN109635848A

公开(公告)日：

2019-04-16

发明(设计)人：

张义强

申请人：

申请人地址：

225000 江苏省扬州市广陵区江广智慧城东苑2号楼扬州创新中心内A座1605室

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616

代理人：

王勇

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-05-10	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20181119
2019-04-16	公开	公开

共 50 条

[21] 一种针对不同燃料特征的深度学习方法 [P].

马明星 ;

张小梦 .

中国专利 :CN107270330A ,2017-10-20

[22] 一种基于深度学习的小样本学习方法 [P].

刘宸 ;

梁龙飞 ;

付彦伟 ;

薛向阳 .

中国专利 :CN113822304A ,2021-12-21

[23] 一种基于对比学习的关系型深度聚类方法 [P].

王立松 ;

许洁 ;

刘绍翰 .

中国专利 :CN114972832B ,2025-05-16

[24] 一种基于深度空时特征学习的视频行为聚类方法 [P].

彭勃 ;

雷建军 ;

贾亚龙 .

中国专利 :CN111680644A ,2020-09-18

[25] 基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统 [P].

胡海蓉 .

中国专利 :CN108257135A ,2018-07-06

[26] 一种基于对比学习的脑磁图棘波特征聚类方法 [P].

肖坤涛 ;

杨万里 ;

盛书荣 .

中国专利 :CN118298204B ,2024-08-16

[27] 一种基于对比学习的脑磁图棘波特征聚类方法 [P].

肖坤涛 ;

杨万里 ;

盛书荣 .

中国专利 :CN118298204A ,2024-07-05

[28] 一种双端聚类联邦学习方法 [P].

尹春勇 ;

周永成 .

中国专利 :CN117851842A ,2024-04-09

[29] 一种计算光刻的深度学习方法 [P].

马旭 ;

郑现强 .

中国专利 :CN110187609B ,2019-08-30

[30] 基于原型网络的迭代聚类式联邦学习方法 [P].

张铁 ;

徐林莉 .

中国专利 :CN115049076A ,2022-09-13

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