淮阴工学院付丽辉获国家专利权
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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法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：CN115565009B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211247511.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法是由付丽辉;陈良海;皇甫立群;石跃设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法，包括：对电子元件图像预处理。构建深度去噪稀疏自编码器DDSA并完成特征提取：利用自编码器对原始特征进行降维，将稀疏自编码器堆叠在一起，采用贪婪训练分层策略，形成深度堆叠稀疏自编码器的鲁棒模型。构建去噪编码器，输入部分损坏的噪声数据样本，通过训练重建原始输入，完成去噪特征提取。提出增量学习支持向量机分类算法，将KT条件应用于原始训练数据集，并添加额外数据点，利用增量学习实现非线性SVM训练。形成结合稀疏自编码器DDSA和ISSVM的混合分类模型，并将其应用于电子元件的分类及测试中。本发明可以显著减少计算时间，提高分类精度，在电子元件的分类中表现良好。
本发明授权基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度去噪稀疏自编码器及ISSVM的电子元件分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对电子元件图像进行预处理； 步骤2：构建深度去噪稀疏自编码器DDSA并完成特征提取；利用自编码器对原始特征进行降维，将稀疏自编码器堆叠在一起，采用贪婪训练分层策略，形成深度堆叠稀疏自编码器的鲁棒模型；构建去噪编码器，通过输入部分损坏的噪声数据样本，通过训练重建原始输入，完成基于自编码器的去噪特征提取； 步骤3：提出增量学习支持向量机分类算法ISSVM，将KT条件应用于原始训练数据集，并添加额外数据点，利用增量学习实现非线性SVM训练方案； 步骤4：形成结合深度去噪稀疏自编码器DDSA和ISSVM的混合分类模型，DDSA负责特征降维及提取，ISSVM负责分类，并将其应用于电子元件的分类及测试中。
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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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