[发明专利]一种基于大数据的复杂面板数据学习方法有效
| 申请号： | 201810343772.3 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108596344B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 蒋辉;刘波;蒋思阳 | 申请（专利权）人： | 惠州学院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州睿金泽专利代理事务所(普通合伙) 44430 | 代理人： | 刘晓钰 |
| 地址： | 516007 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的复杂面板数据学习方法，充分利用新增时间序列所含信息增量的同时，控制时间序列数据容量，从而控制计算成本和计算机存储容量；充分利用横截面数据所含维度信息的同时，控制支撑维度容量，从而将计算成本与存储容量控制在计算资源许可范围之内；在面板数据容量有限的条件下，保证学习的泛化性能，给出所拟算法的泛化理论界；研究复杂面板数据白噪声过滤理论与方法，保证学习模型的鲁棒性，采用动态向量融合技术，计算性能稳健，时间序列与横截面高维的复杂面板数据问题，采用线性学习模式，实现其双向数据容量同时得到控制的在线核学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 复杂 面板 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的复杂面板数据学习方法，其特征在于，包括以下步骤；S1：充分利用新增时间序列所含信息增量的同时，控制时间序列数据容量，从而控制计算成本和计算机存储容量；S2：充分利用横截面数据所含维度信息的同时，控制支撑维度容量，从而将计算成本与存储容量控制在计算资源许可范围之内；S3：在面板数据容量有限的条件下，保证学习的泛化性能，给出所拟算法的泛化理论界；S4：研究复杂面板数据白噪声过滤理论与方法，保证学习模型的鲁棒性。
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