[发明专利]一种基于遗传算法的数据模型训练样本的选取方法在审
| 申请号： | 201711159787.6 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN108053032A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 吕游;黄鑫;杨婷婷;刘吉臻 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 巴晓艳 |
| 地址： | 102206 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于遗传算法的数据模型训练样本的选取方法。本发明利用样本的分布距离大小和分布的均匀性来定量化描述训练样本的选取指标，并将其作为适应度函数，利用遗传算法实现最佳训练样本的智能搜索，使得到的样本覆盖最大工况，为构建高精度的数据模型提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 数据模型 训练 样本 选取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法的数据模型训练样本的选取方法，其特征在于，所述方法通过样本的分布距离大小和分布的均匀性来定量化描述训练样本的选取指标，并将其作为适应度函数，利用遗传算法实现最佳训练样本的智能搜索，使得到的样本覆盖最大工况，构建高精度的数据模型，通过高精度的数据模型完成最佳训练样本的选取。
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