湖州师范学院张雄涛获国家专利权
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龙图腾网获悉湖州师范学院申请的专利基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186731B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210650416.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器是由张雄涛;翁江玮;蒋云良;刘勇;孙丹枫设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器，包括特征学习模块和知识推理模块；所述特征学习模块为基于卷积神经网络的特征学习模，将原始数据作为基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器的输入，特征学习模块采用局部连接的方式即卷积核提取局部信息，并通过逐层的神经表达获得隐含层的深度特征从原始数据中自动提取深层特征；所述知识推理模块为基于TSK模糊分类器的知识推理模块，将深度特征作为模糊规则的训练参数，采用FCM聚类算法生成模糊规则的前件参数，利用原始数据对模糊规则的后件参数进行训练。通过融合卷积神经网络的特征提取能力和模糊表示的不确定性处理能力，形成了一种更易于理解的深层TSK模糊分类器。
本发明授权基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器在权利要求书中公布了：1.基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器，其特征在于：包括特征学习模块和知识推理模块，所述特征学习模块为基于卷积神经网络的特征学习模块，将原始数据作为基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器的输入，特征学习模块采用局部连接的方式提取局部信息，并通过逐层的神经表达从原始数据中自动获得隐含层的深度特征；所述知识推理模块为基于TSK模糊分类器的知识推理模块，将深度特征作为模糊规则的前件训练数据，采用FCM聚类算法生成模糊规则的前件参数，利用原始数据对模糊规则的后件参数进行训练；所述基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器用CHB-MIT数据集来验证其有效性。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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