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本发明公开一种基于一维卷积神经网络模型的多媒体流细分类方法，包括：首先对采集到的已知流数据进行预处理，得到流的速率概率分布特征，利用T分布随机参数建立‑T1D‑CNN初始模型；其次，将提取的信息概率分布特征作为T1D‑CNN的初始数据并进入算法模型的优化学习，‑并通过多次训练，得到最优化分类模型；最后，将未知数据流通过已优化好的T1D‑CNN模型，计算出未知多媒体流分类的结果。本发明不需要专门的特征选择及提取过程，通过对多媒体流特性的学习，直接实现多媒体流的细粒度分类。不仅避免了传统算法需要计算
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113128626 A
(43)申请公布日 2021.07.16
(21)申请号 202110591424.X
(22)申请日 2021.05.28
(71)申请人 安徽师范大学
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