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本发明公开了一种基于预测增量宽度学习的图像识别分类方法,包括以下步骤:步骤一:建立宽度学习模型,输入各类节点初始数量,设置识别准确度;步骤二:通过拟合函数计算需要的增强节点数量;步骤三:增加增强节点数量,进行增量宽度学习;步骤四:判断测试识别准确度是否大于设置识别准确度,若否,则返回步骤三;若是,则输出训练结果与识别准确度。本发明将宽度学习的部分实验数据通过最小二乘法拟合,通过部分实验数据拟合得出增强节点数量与识别精度之间的关系,通过设置精度可得出满足精度的合适的增强节点数量,避免了人为设置模型
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112308159 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202011225539.9 G06V 10/764 (2022.01)
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