福建理工大学陈德旺获国家专利权
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龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法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：CN119851192B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411939181.4，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法是由陈德旺;王鑫;赵文迪设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法，其包括：首先通过卷积和池化操作提取图像数据的特征；然后利用独热编码，将多分类问题转换成多个二分类问题进行求解，每个二分类问题均通过DFSSR求解；最后，整合所有DFSSR系统的输出，经softmax函数处理后，得到DCFSSR系统输出。相较于其它算法，DCFSSR展现出更高的精度。与ResNet18模型相比，DCFSSR通过规则完成分类决策，不仅具备更佳的可解释性，而且在预测精度上与ResNet18相差无几，同时参数更少；故，DCFSSR在交通标识分类问题上更具优势，适宜进一步推广应用。
本发明授权一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法，其特征在于，包括： 1通过卷积和池化操作提取交通标识图像数据的特征； 2使用PCA对交通标识图像中提取的特征数据进行降维； 3利用独热编码，将多分类问题转换成多个二分类问题进行求解，每个二分类问题均通过DFSSR求解；所述DFSSR包含若干个子模块FSSR，FSSR层层堆叠；设置FSSR的输入数据均为k维，每个FSSR模块最多使用r条规则；每个二分类器DFSSR外层结构共有层，其中表示向上取整，N为PCA降维后的数据特征维数； 4整合所有DFSSR系统的输出，经softmax函数处理后，得到DCFSSR系统输出；所述DCFSSR包含C个DFSSR，C个DFSSR包含个FSSR，其中C表示分类问题的类数； 二分类器DFSSR的构建过程中，对于同一个DCFSSR，其二分类器DFSSR都使用相同的分组分块方案，每个DFSSR第一层级均使用相同的系统输入，共享相同的规则库。
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