[发明专利]一种基于循环神经网络的抽象状态模型构建方法

权利要求书

1.一种基于循环神经网络的抽象状态模型构建方法，其特征是在提供循环神经网络模型即及测试数据后，跟据其内部状态和转移规律进行抽象生成相应的抽象状态模型；并根据抽象状态转移模型，反映原始的循环神经网络的抽象状态特征。

2.根据权利要求1中的状态向量获取，其特征是，将用户上传的数据作为循环神经网络的输入，在神经网络的内部运算过程中，收集其内部神经元的数值及变化规律，这些神经元按次序排列组成循环神经网络的状态向量。

3.根据权利要求1中的状态向量离散化，其特征是，将收集到的循环神经网络的状态向量作为输入，对于这些状态向量以相同的方式进行分段，再将其离散化，离散化后的状态向量为抽象状态向量。

4.对于权利要求1中的抽象状态模型构建，其特征是，在得到状态向量之后，根据训练集数据中状态之间的转移频率构建状态转移概率，并将得到的抽象状态特征与转移规律用来构建为一个抽象状态转移系统模型。