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龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211594902.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/32；該發(fā)明授權(quán)一種分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別方法及系統(tǒng)是由楊建輝;馬銘潔設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，為分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括步驟：對(duì)手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建帶正則化項(xiàng)的雙交叉熵?fù)p失函數(shù)；構(gòu)建帶正則化項(xiàng)的分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)預(yù)處理后的圖像，設(shè)置分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)，對(duì)分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到適用于手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入待識(shí)別的手寫數(shù)字圖片，對(duì)手寫數(shù)字圖片進(jìn)行分類。本發(fā)明在分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入平方懲罰項(xiàng)和新的雙交叉熵?fù)p失函數(shù)，具有高精度、快速收斂和良好的泛化性能等優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確快速地識(shí)別手寫數(shù)字。

本發(fā)明授權(quán)一種分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟： 對(duì)手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集的圖像進(jìn)行預(yù)處理； 構(gòu)建帶正則化項(xiàng)的雙交叉熵?fù)p失函數(shù)； 構(gòu)建帶正則化項(xiàng)的分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 根據(jù)預(yù)處理后的圖像，設(shè)置分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)，對(duì)分?jǐn)?shù)階反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到適用于手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 在適用于手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸入待識(shí)別的手寫數(shù)字圖片，對(duì)手寫數(shù)字圖片進(jìn)行分類。

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