| 专利名称 | 一种基于深度学习的多模式数据融合装置 | 申请号 | CN201621465060.1 | 专利类型 | 实用新型 | 公开（公告）号 | CN206961151U | 公开（授权）日 | 2018.02.02 | 申请（专利权）人 | 中国科学院福建物质结构研究所 | 发明（设计）人 | 郭利;周盛宗;王开军;余志刚;付璐斯 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于深度学习的多模式数据融合装置 至一种基于深度学习的多模式数据融合装置 | 法律状态 | 说明书摘要 | 本申请公开了一种基于深度学习的多模式数据融合装置，包括：处理模块，用于对N个模式数据分别进行向量化处理；N为自然数，且N个模式数据中包括传感器数据；建模模块，用于对处理后的N个模式数据中每一个模式数据建模，得到N个单模式数据；第一融合模块，用于将N个单模式数据中的任意两个单模式数据进行融合，得到双模式数据；第二融合模块，用于将双模式数据中包含相同模式数据的任意两个双模式数据进行融合，将任一个双模式数据和与该双模式数据不相同的单模式数据进行融合，得到三模式数据；第N?1融合模块，用于根据得到的N?1模式数据进行N模式数据融合，得到N模式数据。本申请可以融合包括传感器数据在内的多种模式数据。 |
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