[发明专利]一种基于CGBP算法的深度基准面拟合方法在审
| 申请号： | 201810433781.1 | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN109754058A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 张亮;张佳丽;付晓梅;翟京生;常帅 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06F17/50 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘玥 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CGBP算法的深度基准面拟合方法，包括以下步骤：步骤A，确定网络结构，确定网络层数、节点数与传递函数；步骤B，采用基于Fletcher‑Reeves共轭梯度算法对网络进行训练；步骤C，对网络性能进行测试。本发明基于CGBP算法构建BP神经网络模型对深度基准面进行拟合，用于提高网络训练速度与拟合精度，相比于传统的深度基准面拟合方法，具有更好的拟合精度，且基于CGBP算法的BP网络所具有的泛化能力使该方法在海洋无缝深度基准面构建中，对不同海域的验潮站数据都具有较好的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 拟合 深度基准面 算法 共轭梯度算法 传递函数 算法构建 网络结构 网络性能 网络训练 传统的 节点数 网络层 构建 测试 海域 海洋 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于CGBP算法的深度基准面拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，确定网络结构，确定网络层数、节点数与传递函数；步骤B，采用基于Fletcher‑Reeves共轭梯度算法对网络进行训练；步骤C，对网络性能进行测试。
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