[发明专利]一种求解不适定问题的卷积神经网络模型及其求解方法在审
| 申请号： | 202010421566.7 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111652353A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 李红艳;万钟林 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院城市学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 郭璐 |
| 地址： | 523419 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种求解不适定问题的卷积神经网络模型及其求解方法，卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、激活层、正则化层和输出层。求解方法包括步骤S1：将不适定问题的观测矩阵转化为n个行向量，将n个行向量作为输入层进行输入；S2：初始化卷积层的权重向量；S3：卷积层进行卷积运算；S4：激活层进行激活运算；S5：取三个激活层输出的加权平均和，进行正则化运算，输出网络预测值；S6：网络训练，更新权重向量；S7：计算损失值，当损失值接近0时，停止训练；S8：取最后一次更新的权重向量Wi的加权平均，作为不适定问题的解算近似值。本发明中求解不适定问题的方法可以很好地避免奇异值分解法的截断值的选取，又能解决精度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 求解 不适 问题 卷积 神经网络 模型 及其 方法 | ||
【主权项】：
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