[发明专利]一种分布式模型预测方法在审
| 申请号： | 202210106265.4 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114528758A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 杜翠凤;蒋仕宝;滕少华 | 申请（专利权）人： | 广州杰赛科技股份有限公司;广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 吕金金 |
| 地址： | 510310 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分布式模型预测方法，通过构建不同神经元分布的局部模型，并采用分布不同的数据训练构建的局部模型；采用联合概率神经匹配对不同的局部模型的相似神经元进行匹配，采用惩罚函数筛选神经元；根据筛选后的神经元构建全局模型，确定全局模型神经元的参数；采用预设的训练集，利用贝叶斯深度学习完成全局模型的参数分布的估计；根据参数分布的估计完成全局模型的预测过程。对全局模型的参数采用概率分布来估计，提高参数的稳定性，从而提高模型训练的收敛速度，提高模型预测速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分布式 模型 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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