[发明专利]数据分析方法和系统

摘要

本发明涉及用于鉴别输入数据和一个或多个条件之间的关系的数据分析。分析这种数据的一个方法是通过使用神经网络，神经网络是非线性统计数据建模工具，神经网络的结构可基于在训练阶段中通过网络的信息而变化。影响神经网络的已知问题是：当网络的容量明显超过所需参数时在过复杂或超特化系统中出现的过训练问题。本发明提供一种利用神经网络分析数据的方法，所述神经网络具有减轻与现有技术相关的问题的受约束结构。

主权项

一种确定输入数据和一个或多个条件之间的关系的方法，所述方法包括下列步骤：接收被分类成一个或多个预定类别的条件的输入数据；使用所述输入数据来训练人工神经网络，所述人工神经网络包括：输入层，其具有设置为接收输入数据的一个或多个输入节点；隐含层，其包括两个或多个隐含节点，所述隐含层的节点通过可调节权重的连接连接至所述输入层的所述一个或多个节点；以及输出层，其具有设置为输出与一个或多个条件相关的数据的输出节点，所述输出节点通过可调节权重的连接连接至所述隐含层的节点；确定所述输入数据和所述一个或多个条件之间的关系，其中，所述人工神经网络具有如下受约束结构：(i)所述隐含层内隐含节点的数量受约束；以及(ii)节点之间的连接的初始权重受限制。