基于数据分割的深度学习方法以及机器人系统

本发明涉及一种基于数据分割的深度学习方法以及机器人系统。方法包括：获取待测试数据；将待测试数据按照预设多类输入变量集合分割成多类待测试子数据；将多类待测试子数据对应输入到多个训练好的第一深度学习神经网络的输入层中；获取每个训练好的第一深度学习神经网络的最后隐层数据；将每个训练好的第一深度学习神经网络的最后隐层数据输入到训练好的第二深度学习神经网络的输入层中，得到训练好的第二深度学习神经网络的输出数据。通过将待测试数据分割再汇总能够降低深度学习神经网络的数据维度和计算复杂度，提高深度学习神经网络的运算效率。

《基于数据分割的深度学习方法以及机器人系统》是一发明专利，专利号为 2018100100544，当前法律状态为已下证，由华南师范大学提出申请，发明人为朱定局，申请日期为2018-01-05，公开（公告）日期为2023-11-03，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/088 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、机器学习、机器人智能算法、数据集拆分、样本划分、模型训练、机器人感知、数据分区、样本分配、智能建模、数据预处理、模型拟合、机器人决策、数据切分、样本分组、机器学习训练、数据集处理、智能机器人、样本分配建模。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于数据分割的深度学习方法以及机器人系统。方法包括：获取待测试数据；将待测试数据按照预设多类输入变量集合分割成多类待测试子数据；将多类待测试子数据对应输入到多个训练好的第一深度学习神经网络的输入层中；获取每个训练好的第一深度学习神经网络的最后隐层数据；将每个训练好的第一深度学习神经网络的最后隐层数据输入到训练好的第二深度学习神经网络的输入层中，得到训练好的第二深度学习神经网络的输出数据。通过将待测试数据分割再汇总能够降低深度学习神经网络的数据维度和计算复杂度，提高深度学习神经网络的运算效率。

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