一种基于RNN神经网络的DeMura表数据压缩和解压缩方...
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于RNN神经网络的DeMura表数据压缩和解压缩方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，随机收集若干OLED显示屏的Demura数据表样本，构建Demura数据表训练集；步骤S2，建立RNN神经网络，以利用RNN神经网络自动学习Demura数据表内在的相关性，利用所述Demura数据表训练集的样本数据进行模型训练，得到训练好的Demura数据表压缩和解压缩模型；步骤S3，利用步骤S2得到的Demura数据表压缩和解压缩模型对任意的Demura数据表进行压缩和解压缩应用。
基本信息
专利标题 ：
一种基于RNN神经网络的DeMura表数据压缩和解压缩方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114337679A
申请号 ：
CN202110465871.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-04-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈涛王洪剑林江查毓水
申请人 ：
上海通途半导体科技有限公司
申请人地址 ：
上海市浦东新区盛夏路560号506-507
代理机构 ：
上海国智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
潘建玲
优先权 ：
CN202110465871.0
主分类号 ：
H03M7/30
IPC分类号 ：
H03M7/30
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H03M 7/30
申请日 : 20210428
申请日 : 20210428
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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