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龙图腾网获悉南京云创大数据科技股份有限公司申请的专利一种基于SVM改进的卷积神经网络的自然源搜索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：CN115238035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202210824923.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于SVM改进的卷积神经网络的自然源搜索方法是由刘鹏;张真;高中强;秦敏轩;张堃设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SVM改进的卷积神经网络的自然源搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SVM改进的卷积神经网络的自然源搜索方法，该自然源搜索方法包括以下步骤：S1、收集不同格式的语言，以明文的方式导入转换程序中；S2、将新生成的语言数据库中的标记信息导入到语言生成程序中，并利用预先构建的深度神经网络模型对导入到语言生成程序的特征数据进行分析，自动生成通用功能性描述语言；S3、从通用功能性描述语言中随机选取两个文字语言，学习各源语言词间共同出现的性质，并将该性质转化为低维实值分布式表示，形成资源字典向量；S4、基于SVM改进的卷积神经网络对所述资源字典向量进行识别。本发明基于SVM改进的卷积神经网络，增加空间关系判断能力，提高搜索的效率。

本发明授权一种基于SVM改进的卷积神经网络的自然源搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SVM改进的卷积神经网络的自然源搜索方法，其特征在于，该自然源搜索方法包括以下步骤： S1、收集不同格式的语言，以明文的方式导入转换程序中，并生成新的语言数据库； S2、将新生成的语言数据库中的标记信息导入到语言生成程序中，并利用预先构建的深度神经网络模型对导入到语言生成程序的特征数据进行分析，自动生成通用功能性描述语言； S3、从通用功能性描述语言中随机选取两个文字语言，基于所述文字语言的不同单语语料，利用损失函数，学习各源语言词间共同出现的性质，并将该性质转化为低维实值分布式表示，形成资源字典向量； S4、基于SVM改进的卷积神经网络对所述资源字典向量进行识别，进行相关字典的搜索，并列出搜索结果； 所述基于SVM改进的卷积神经网络对所述资源字典向量进行识别，进行相关字典的搜索，并列出搜索结果还包括以下步骤： S41、采用三种不同滤波器的卷积网络层，在第二层设置单层CNN卷积核对三种特征进行提取，并引入了目标退出技术； S42、构建LeNet5-v1模型，并将其分为C1层与C2层； S43、引入了目标退出技术，采用的激活函数、池化方式、卷积核个数对C1层与C2层进行Softmax回归，将神经网络输出转成概率分布，并传给输出层；所述目标退出技术为TargetedDropout； S44、输出层进行相关字典的搜索，并列出搜索结果。

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