一种图片风格分类方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本公开的实施例提供一种图片风格分类方法、系统、电子设备及存储介质。所述图片风格分类方法包括：获取待分类图片数据集；其中，所述待分类图片数据集包括一张或多张图片的图片数据；将所述待分类图片数据集输入预先构建的图片风格分类模型，得到预测分类结果；其中，所述图片风格分类模型包括预先建立的TSK模糊规则。本公开实施例的一种图片风格分类方法、系统、电子设备及存储介质，基于模糊规则的模糊推理，同时考虑样本的风格特征，产生了新型的TSK模糊规则，解决了现有的大多数聚类算法在挖掘样本潜在知识的过程中未考虑不同类样本风格特征的问题，并提升了聚类分析过程的可解释性。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施例属于机器学习，具体涉及一种图片风格分类方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、当前随着各领域数据量的增加和应用领域的拓展，对于聚类技术的要求愈来愈高。现有的大多数聚类算法很少关注聚类分析过程的可解释性，导致最终形成的聚类结果的可解释性有限。

2、基于tsk模糊推理模型，在实施所构建的聚类模型的过程中，每个样本被归入到相应的聚类中都能够得到有效的可解释性。已有的基于模糊系统的机器学习算法研究成果绝大多数集中于分类技术，仅研究成果文献gu s. et al., takagi-sugeno-kang fuzzyclustering by direct fuzzy inference on fuzzy rules, ieee transactions onemerging topics in computational intelligence, to be published, doi: 10.1109/tetci.2023.3336537.（基于模糊规则直接模糊推理的模糊聚类——《电气与电子工程师协会计算智能新兴主题汇刊》）将本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图片风格分类方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图片风格分类模型采用以下步骤构建得到：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取图片样本集之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片样本集，建立图片风格分类模型的TSK模糊规则，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图片风格分类模型的目标函数如下式所示：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述图片样本集对所述目标函数进行优化，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种图片风格分类方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图片风格分类模型采用以下步骤构建得到：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取图片样本集之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片样本集，建立图片风格分类模型的tsk模糊规则，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图片风格分类模型的目标函数如下式所示：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾苏杭，王冶，朱培逸，鲁明丽，从金亮，丑永新，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：