[发明专利]基于不同置信度训练样本优化轴系神经网络的方法有效
| 申请号： | 202010898868.3 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN111950093B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 邓义斌;杨小钢 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 郑勤振 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 公开了一种基于不同置信度训练样本优化轴系神经网络的方法，包括：根据仿真样本集进行理想状态轴系神经网络训练，获得理想状态下轴系神经网络，并求出在实测数据点处的误差期望值；求出仿真样本集每个样本点对应的误差容量区间，将误差容量区间的中间值作为仿真样本点的误差期望，求每个仿真样本点与误差期望之和，并构成新的训练样本集，用求得的新的训练样本集替换原有仿真样本集并对轴系神经网络进行二次训练，得到的优化神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 不同 置信 训练 样本 优化 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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