[发明专利]一种基于神经网络的非线性特征选择方法在审
| 申请号： | 202010331361.X | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111652271A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 朱建勇;杨辉;黄鑫;聂飞平 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京恒创益佳知识产权代理事务所(普通合伙) 11556 | 代理人： | 付金豹 |
| 地址： | 330013 江西省南昌市经*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于神经网络的非线性特征选择方法，针对无监督学习方法仅通过分析特征之间的关系，而无法利用样本标签携带的重要信息；同时，工业过程具有非线性、复杂耦合、迟滞等特点，无法通过线性误差函数获得准确特征权值。提出以神经网络误差函数代替稀疏正则化模型的线性误差函数，并根据神经网络权值的复杂性，对神经网络输入层权值进行组稀疏约束，来提高稀疏正则化模型的非线性问题预测精度。另外，对神经网络求解时，以L |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 非线性 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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