基于提升决策树的钢琴乐谱难度识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910987180.X
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2019-10-17
申请人：
天津大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于提升决策树的钢琴乐谱难度识别方法
申请号	CN201910987180.X	申请日期	2019-10-17
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-02-28	公开/公告号	CN110852178A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	闫晗晗;李锵;关欣
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	刘国威

摘要

本发明属于机器学习领域，为使得钢琴乐谱难度等级识别可获得更高的准确性和稳定性，为钢琴教学和学生学习提供可靠地钢琴难度信息，提高乐谱网站的用户体验。为此，本发明采取的技术方案是，基于提升决策树的钢琴乐谱难度识别方法，建立基于网格搜索的多分类提升决策树的学习算法xgboost模型，利用测试集对建立的所述模型进行准确率检测、优化，利用完成优化的所述模型对钢琴乐谱难度进行分类；其中，以决策树为基函数，XGBoost模型由多个决策树组成，后面的决策树将拟合前面的残差，最终得到的预测值是所有决策树测试结果的和。本发明主要应用于钢琴乐谱难度自动识别场合。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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