[发明专利]基于可微神经结构搜索的大脑时-空网络分解方法及系统有效
| 申请号： | 202010804794.2 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111882045B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 邬霞;李晴 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/044 | 分类号： | G06N3/044;G06N3/082;G06N3/00;G06N3/006 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 张梦泽 |
| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于可微神经结构搜索的大脑时‑空网络分解方法及系统，方法包括：根据所述大脑原始数据矩阵确定输入特征矩阵、输出层矩阵和目标输出矩阵；根据所述输入特征矩阵、所述输出层矩阵和所述目标输出矩阵，对细胞结构进行最优搜索，获得最优细胞结构；引入早停机制，根据所述最优细胞结构确定最终细胞结构；根据所述最终细胞结构对大脑时‑空网络进行分解，获得时间动态特征和空间网络特征。本发明先将RNN层细胞结构中的内部节点引入到可微的连续搜索空间中进行搜索更新，引入早停机制构建最终细胞结构，并根据所述最终细胞结构对大脑时‑空网络进行最优分解，从而有助于后续对脑疾病的精准医疗、风险智能预测、以及个性化教育提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经 结构 搜索 大脑 网络 分解 方法 系统 | ||
【主权项】：
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