[发明专利]基于深度神经网络的电子竞技比赛胜负预测方法在审
| 申请号： | 201710398767.8 | 申请日： | 2017-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN107145596A | 公开（公告）日： | 2017-09-08 |
| 发明（设计）人： | 唐金辉;戚朕;舒祥波 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人： | 朱宝庆 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度神经网络的电子竞技比赛胜负预测方法，包括以下步骤基于网络爬虫机制获取互联网上的大量电子竞技比赛数据；将比赛数据分为测试数据和训练数据且标注获胜队伍编号；构造深度神经网络并在网络隐含层之间嵌入Batch Normalization；使用比赛数据对网络进行训练和测试得到网络参数；选择需要比赛预测的两支队伍，获取两支队伍的比赛数据，并使用网络参数进行计算，得到最可能获胜的一方的队伍编号。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 电子竞技 比赛 胜负 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的电子竞技比赛胜负预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，基于网络爬虫机制获取互联网上的大量电子竞技比赛数据；步骤2，将比赛数据分为测试数据和训练数据且标注获胜队伍编号；步骤3，构造深度神经网络并在网络隐含层之间嵌入Batch Normalization；步骤4，使用比赛数据对网络进行训练和测试得到网络参数；步骤5，选择需要比赛预测的两支队伍，获取两支队伍的比赛数据，并使用网络参数进行计算，得到最可能获胜的一方的队伍编号。
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