| 摘要:针对群智感知平台中感知数据分类的准确度问题，提出了一种基于胶囊网络的感知数据分类模型。首先，构建了群智感知系统模型，结合感知数据构建了胶囊网络结构和样本数据，通过胶囊网络实现了样本数据和预测值之间的映射。然后，胶囊网络对样本数据的像素点特征矩阵进行拟合学习，使用动态路由算法更新胶囊网络的耦合系数。最后，结合间隔损失函数和重构损失函数，实现了对基于胶囊网络的感知数据分类模型参数的优化。仿真结果表明相对于残差网络的数据分类模型，所提模型有效提高了数据分类的准确度。 |
| 关键词: 群智感知、胶囊网络、数据分类、动态路由算法 |
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