[发明专利]一种单层Bp神经网络的等效方程组模型构造方法在审
| 申请号： | 202210089537.4 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114298248A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 黄雄奕;苏仁杰;于扬新 | 申请（专利权）人： | 重庆医科大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/12;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11638 | 代理人： | 卢超 |
| 地址： | 400010*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种单层Bp神经网络的等效方程组模型构造方法，包括以下步骤：对数据集进行预处理；载入训练集；读取神经网络结构；构造无约束条件下的等效方程组模型，并进行求解，然后验证无约束条件下的等效方程组模型与单层Bp神经网络的等效性；构造线性约束条件下的等效方程组模型，并进行求解；利用测试集测试带有线性约束条件方程组的解。本发明在无约束条件下，该模型能达到与单层BP神经网络识几乎相同的识别率；在复杂线性约束条件下，该模型能够清晰表达约束条件，解决单层BP神经网络难以编写程序求解的优化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 单层 bp 神经网络 等效 方程组 模型 构造 方法 | ||
【主权项】：
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