一种基于神经网络的元器件信息编码图像生成及识别方法

本申请提供了一种基于神经网络的元器件信息编码图像生成及识别方法，属于电子元器件信息处理的技术领域，包括：分析元器件研制生产厂商型号构成规则，获取并规整厂商的元器件型号数据信息；将元器件型号信息转化为字符串进行编码；将编码转化为信息矩阵；将元器件编码信息矩阵转化为含元器件型号信息的二维编码图像，构造CNN神经网络模型；训练神经网络模型对元器件型号信息的构造特点进行深度学习，并利用训练后的模型对来自不同研制生产厂商的元器件型号信息进行分类，从而获得元器件信息识别方法。本申请为元器件数据信息的识别与分类提供更为高效、便捷且具有一定可行性的信息编码识别分类方法，提升数据信息处理的高效性。