[发明专利]一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法有效
| 申请号： | 201911088404.X | 申请日： | 2019-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN110889207B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 李兴国;廖咏一;李延超;罗德智;杨荣强;汪正东;王海星;彭芳 | 申请（专利权）人： | 江南机电设计研究所 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/10 |
| 代理公司： | 贵州派腾知识产权代理有限公司 52114 | 代理人： | 宋妍丽 |
| 地址： | 550009 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，包括以下步骤：获取参考学习样本集‑获取参考学习样本集‑评估不确定性影响程度‑评估噪声影响程度‑评估可信度。本发明应用深度学习方法，综合考虑不确定性和噪声的影响，对待检验模型的可信度评估更加可靠，并通过应用从仿真学习样本(待检验模型)到参考学习样本(参考模型)到逆向映射关系，避免正向映射时可能出现的模糊现象，提高可信度评估的准确性，通过深度学习方法和基于损失函数的优化模型，降低体系作战仿真可信度评估的实施难度，实现自适应智能评估和模型筛选。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 体系 组合 模型 可信度 智能 评估 方法 | ||
【主权项】：
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