[发明专利]存在仪器噪声和测量误差时人工神经网络模型改进的性能有效
| 申请号： | 02802496.6 | 申请日： | 2002-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN1571982A | 公开（公告）日： | 2005-01-26 |
| 发明（设计）人： | 巴斯卡·戴特雷·库卡尼;桑吉夫·史瑞克瑞士纳·塔姆比;贾亚瑞姆·布哈吉·劳纳瑞;尼拉姆库马·维勒查;桑雷·瓦桑特劳·戴史姆克;巴范尼史安卡·希诺伊;希瓦拉玛·拉维克安德兰 | 申请（专利权）人： | 科学与工业研究会 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人： | 冯谱 |
| 地址： | 印度*** | 国省代码： | 印度;IN |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 描述了一种方法，在存在包含仪器噪声和/或测量误差的输入－输出例子数据时，用于改进人工神经网络模型的预测精度和推广性能，用于训练网络模型输入－输出例子数据中噪声和误差的存在造成在精确学习输入和输出之间非线性关系的困难，网络有效学习噪声关系，该方法设法使用计算机模拟生成大规模的噪声－叠加采样输入－输出数据集，这里高斯噪声专用量被添加到例子集中的每一输入/输出变量，并由此生成的扩大的采样数据集用作为训练集，用于构造人工数据网络模型，被添加的噪声量对输入/输出变量是专用的，并使用随机搜索和优化技术即遗传算法确定其优化值，对噪声叠加扩大的训练集所训练的网络表现出其预测精度和推广性能明显的改进，所发明的方法通过其成功用于来自工业聚合反应器和连续搅拌反应器(CSTR)包含仪器误差和/或测量噪声的例子数据所例证。 | ||
| 搜索关键词： | 存在 仪器 噪声 测量误差 时人 神经网络 模型 改进 性能 | ||
【主权项】：
1.一种方法，当称为例子集的可用于构成网络模型的输入-输出数据包括仪器噪声和/或测量误差时，用于改进非线性人工神经网络模型的预测精度和推广性能，所述方法包括以下步骤：(a)使用计算机模拟产生噪声叠加扩大的输入-输出采样数据集；(b)使用计算机模拟对于例子集中每一输入-输出模式产生M数目噪声叠加采样输入-输出模式(向量)；(c)使用每一输入/输出变量专用的噪声允差值产生噪声-叠加采样输入-输出模式；(d)使用计算机模拟产生高斯(正态)分布随机数，以便生成噪声-叠加采样输入-输出模式；(e)使用随机搜索和优化技术，确定要添加到例子集中每一输入-输出变量的准确的高斯噪声量；以及(f)使用计算机产生的噪声-叠加采样输入-输出模式作为‘训练集’，用于构成非线性人工神经网络模型；
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于科学与工业研究会，未经科学与工业研究会许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/02802496.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
