[发明专利]基于独立循环神经网络深度学习的GIS状态分析方法在审
| 申请号： | 202210106381.6 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114609513A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 邓亚平;贾颢;同向前;张晓晖 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/327 | 分类号： | G01R31/327;G01D21/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 许志蛟 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于独立循环神经网络深度学习的GIS状态分析方法，具体包括如下步骤：步骤1，收集样本数据；步骤2，对每一个样本数据进行归一化预处理，并输出项数据进行编号；步骤3，将经步骤2处理后的样本数据分为训练样本集、验证样本集、测试样本集；步骤4，搭建独立循环神经网络深度学习模型的整体结构；步骤5，对步骤4的模型使用步骤3的训练样本集进行训练后获得训练后模型；步骤6，对步骤5的模型使用步骤3的验证样本集进行过拟合验证，获取最优模型；步骤7，输出分析结果。本发明解决了现有GIS状态分析结果易受主观因素影响、可靠性低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 独立 循环 神经网络 深度 学习 gis 状态 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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