[发明专利]一种小样本数据预测方法及装置在审
| 申请号： | 201910303757.0 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110188875A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 孙龙清;罗冰;刘婷;陈帅华;刘岩 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王庆龙;苗晓静 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种小样本数据预测方法及装置，该方法包括将待预测样本数据输入神经网络预测模型，输出待预测样本数据对应的预测值；其中，所述神经网络预测模型是根据双立方插值后的样本数据进行训练后得到的。本发明实施例通过采用双立方插值的方法对小样本据进行插值处理，使得插值后的数据集完全包含原始训练集数据，并且插值数据更加符合训练集数据的规律，实现对训练集数据的有效扩充。本发明实施例将双立方插值后的样本数据进行训练后得到神经网络预测模型，提高神经网络预测模型的泛化能力，避免过拟合现象的发生。将待预测样本数据输入神经网络预测模型，输出待预测样本数据对应的预测值，实现对数据更精确的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 预测样本数据 神经网络预测模型 输入神经网络 训练集数据 数据预测 样本数据 预测模型 小样本 预测 原始训练集 插值处理 输出 数据集 拟合 | ||
【主权项】：
1.一种小样本数据预测方法，其特征在于，包括：将待预测样本数据输入神经网络预测模型，输出待预测样本数据对应的预测值；其中，所述神经网络预测模型是根据双立方插值后的样本数据进行训练后得到的。
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