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申请/专利权人：辽宁石油化工大学
摘要：本发明提供了一种创新的方法，将表格数据转换为类似图像的矩阵形式，并利用卷积神经网络（CNN）对数据进行深度分析。通过特征扩展、随机排列和矩阵生成，系统能够有效识别传统方法难以捕捉的复杂非线性关系。该方法提升了数据的多样性和CNN的特征提取能力，适用于金融、工业制造等领域的数据分析。权利要求包括特征扩展、数据增强和CNN训练等步骤，旨在提高分析准确性和效率。
主权项：1.一种用于分析表格数据的系统，包括以下步骤：将具有多个特征的表格数据扩展至目标矩阵形式，该矩阵形式的元素数大于原始特征数；在扩展过程中，通过添加零值或重复原始特征来填充剩余矩阵元素；随机排列扩展后的特征，使得特征在矩阵中出现多种排列方式；将生成的矩阵输入卷积神经网络（CNN），以提取并分析特征间的复杂关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁石油化工大学 基于卷积神经网络的表格数据矩阵化处理方法与系统
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