一种基于压缩与激励网络的商品分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提出了一种基于压缩与激励网络的商品分类方法，涉及商品自动化分类技术领域，主要包括一个四阶段处理方法。第一阶段为商品信息的预处理阶段，将商品信息传入预处理模型，经过预处理模型得到商品的文本数据、图像数据以及视频数据。第二阶段为特征提取阶段，针对不同的数据类型建立不同的神经网络进行特征提取。第三阶段为特征增强阶段，建立压缩激励网络，通过学习的方式获取各个通道的重要程度，依据这个重要特征对原特征进行加权，增强有用信息，抑制无用信息。第四阶段是融合输出阶段，将商品的文本特征、图像特征以及视频特征进行融合得到商品特征，建立分类器模型进行训练，输出商品分类结果，提取了商品的文本、图像、以及视频特征，将其融合为商品特征，提取到的商品特征更加准确、丰富。

《一种基于压缩与激励网络的商品分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022101398256，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为孙知信;陈强强;孙哲;赵学健;胡冰;宫婧;汪胡青，申请日期为2022-02-15，公开（公告）日期为2024-10-29，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 30/0601 (2023.01)，高新资质：未报高企。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：本发明提出了一种基于压缩与激励网络的商品分类方法，涉及商品自动化分类技术领域，主要包括一个四阶段处理方法。第一阶段为商品信息的预处理阶段，将商品信息传入预处理模型，经过预处理模型得到商品的文本数据、图像数据以及视频数据。第二阶段为特征提取阶段，针对不同的数据类型建立不同的神经网络进行特征提取。第三阶段为特征增强阶段，建立压缩激励网络，通过学习的方式获取各个通道的重要程度，依据这个重要特征对原特征进行加权，增强有用信息，抑制无用信息。第四阶段是融合输出阶段，将商品的文本特征、图像特征以及视频特征进行融合得到商品特征，建立分类器模型进行训练，输出商品分类结果，提取了商品的文本、图像、以及视频特征，将其融合为商品特征，提取到的商品特征更加准确、丰富。

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