[发明专利]基于复值神经网络的复值时序信号预测方法在审
| 申请号： | 202210520164.1 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN114897144A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;赵伟靖 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 陈华红子 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于复值神经网络的复值时序信号预测方法，包括以下步骤：构建复值时序信号的数据集，分成训练集和测试集；构建全复神经网络并初始化参数；使用训练集和自适应复值正交梯度下降法训练所述全复神经网络，直至达到预设的迭代次数停止训练，得到训练完成的全复神经网络；将测试集输入所述训练完成的全复神经网络，得到复值时序信号的预测值。本发明采用全复神经网络直接进行复值时序信号的预测并在训练全复神经网络时使用的自适应复值正交梯度下降法，避免了破坏复值信号的内在联系，加快了训练的收敛速度，提高了对复值时序信号预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 时序 信号 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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