[发明专利]复值前向神经网络的二阶混合构建方法及系统在审
| 申请号： | 202010820498.1 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN111950711A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;张书芳 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种复值前向神经网络的二阶混合构建方法及系统,包括：根据给定的任务对复值神经网络的结构与参数进行初始化；利用复值二阶混合优化算法调整所述复值神经网络中的参数，判断是否满足构建终止条件；验证所述复值神经网络的泛化性能，保存当前隐层神经元的个数以及所述复值神经网络的所有参数值，判断是否满足所述隐层神经元的添加标准，若满足，利用复值增量构建机制，向当前模型添加一个隐层神经元，在当前训练的基础上计算新的隐层输出矩阵和误差函数，返回至上一步；若不满足，直接返回至上一步；利用所述复值二阶混合优化算法进一步微调所述参数，得到最优的复值神经网络模型。本发明有利于自动构建结构合理的复值神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 复值前 神经网络 混合 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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