一种基于改进深度学习算法的web频率图实现方法及系统.pdfVIP

下载本文档

0
0
约1.32万字
约 12页
2023-05-16 发布于北京
举报
版权申诉

一种基于改进深度学习算法的web频率图实现方法及系统.pdf

1、本文档共12页，其中可免费阅读11页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明提出了一种基于改进深度学习算法的web频率图实现方法及系统，其中所述方法具体包括：步骤1、构建特征提取网络模型，并利用迁移学习对所述特征提取网络模型进行学习训练；步骤2、通过更新检测多尺度特征提取层，优化web频率图识别精度；步骤3、采用预设评定方法对web频率图进行评定。在迁移学习策略的应用下，针对特征提取网络进行训练，并通过修改检测多尺度特征提取层优化SSD网络架构，从而提升web频率图识别精度。本发明利用深度学习的算法将实现功能的步骤简便化，使得绘制更加简单，提高了开发效率，针对we

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114780880 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202111395470.9 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人南京控维通信科技有限公司地址 2