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龙图腾网获悉浪潮软件股份有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型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：CN114169397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111312253.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型是由贾涛设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型，涉及深度学习技术领域，其包括：数据模块，用于获取电子证照数据，并存储于证照库，还用于将获取数据转化为可供卷积神经网络使用的数据，并随机划分到训练集和验证集；构建及训练模块，用于构建基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型，还用于使用训练集和验证集的数据训练并优化电子证照智能分类模型；测试模块，用于使用证照库中可供卷积神经网络使用的数据输入最优电子证照智能分类模型，最优电子证照智能分类模型输出证照所属主题的分类结果，通过计算输出结果的查准率、查全率、准确率，评估电子证照智能分类模型的优劣。本发明输出的电子证照主题分类结果准确率高。

本发明授权一种基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型，其特征在于,其结构包括： 数据模块，用于获取电子证照数据，并存储于证照库；还用于将获取的电子证照数据转化为可供卷积神经网络使用的数据，并随机划分到训练集和验证集；其中，将获取的电子证照数据转化为可供卷积神经网络使用的数据，具体操作过程包括：1基于证照库，获取电子证照的全部数据；2通过构造正则表达式的方法，对获取的电子证照数据进行净化，去除无用的信息，获取照面要素数据；3将获取的每一个证照的照面要素数据以“主题类别-要素内容”为一行存储在文本文档中，作为原始的测试集；4建立词汇表，词汇表长度一定，并按词频排序；5将词汇表中的词汇用对应的id来表示，将id逆转为词汇；6将词汇表包含的类别转化为对应主题id，返回值位，将测试集的内容全部转化为对应的id表示，即词向量，返回x_file和y_file，分别存储照面内容id和主题类别id；7将x_file，y_file中的值转化为矩阵表示，作为卷积神经网络的直接输入； 构建及训练模块，用于构建基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型，并使用训练集的数据训练电子证照智能分类模型，训练完成后，还使用验证集的数据优化电子证照智能分类模型；构建的基于卷积神经网络的电子证照智能分类模型包括输入层、卷积计算层、池化层、全连接层，其中，输入层用于接收训练集中的词汇量，卷积计算层用于保证filter滑动时宽度和词维度大小相同，滑过的是文本的最小粒度，且设定卷积核的大小为5，数目为256，池化层用于压缩文本大小，将词向量转化为标量，并进一步进行特征提取，选取最大池化策略，全连接层用于将提取到的特征整合起来，并通过连接的dropout层，激活一半神经元，激活部分传递给softmax层，softmax的输出表征了不同类别之间的相对概率； 测试模块，用于使用证照库中可供卷积神经网络使用的数据输入最优电子证照智能分类模型，最优电子证照智能分类模型输出证照所属主题的分类结果，通过计算输出结果的查准率P、查全率R、准确率A，评估电子证照智能分类模型的优劣。

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