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Anomalies Classification System and Method Based on Deep Neural Network Algorithm

机译:基于深神经网络算法的异常分类系统和方法

摘要

A deep neural network algorithm-based problem behavior classification method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of: measuring and classifying the feedback behavior of a test subject with respect to conditional stimulus information predefined in a database in a limited environment; presenting the conditional stimulus to the subject in a stimulus delivery unit; acquiring data on the feedback behavioral response of the test subject to the conditional stimulus from the stimulus measuring unit; and classifying the problem behavior among the feedback behavioral responses by using a deep neural network algorithm for the human body data for the feedback behavioral response.
机译:根据本发明实施例的基于深度神经网络算法的问题行为分类方法包括以下步骤:测量和对测试对象的反馈行为测量和对有限环境中的数据库中预定义的条件刺激信息进行测量和分类测试对象的反馈行为; 将条件刺激呈现给刺激输送单元中的受试者; 获取测试对测试的反馈行为响应的数据,这些刺激测量单元的条件刺激; 通过使用深度神经网络算法来分类反馈行为响应中的问题行为来对反馈行为响应的深度神经网络算法进行反馈行为响应。

著录项

  • 公开/公告号KR102297111B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 광주과학기술원;

    申请/专利号KR20190179603

  • 发明设计人 김문상;이덕원;이상협;전국성;

    申请日2019-12-31

  • 分类号G06K9/62;G06K9;G06K9/46;G06N3/08;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 20:51:25

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