[发明专利]用于模式识别与分类的双层学习模型、构建方法及应用在审
| 申请号： | 202010991342.X | 申请日： | 2020-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN112257861A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 李宏;张莉;李和成;刘淑华;高卫峰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00;G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 何畏 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于模式识别与分类技术领域，公开了一种用于模式识别与分类的双层学习模型构建方法、交互式学习方法及应用。在双层学习新模型中，上层优化网络结构，目标是最小化网络复杂度，同时使得在测试集上的错误分类率最小；下层优化网络参数(连接权值和偏置)，目标是在训练集上的均方误差最小。为了求解双层学习新模型，本发明提供了一种交互式学习算法，其上层算法采用二进制粒子群算法优化网络结构编码，下层算法采用LM算法优化网络参数编码。本发明将新模型和相应算法应用到数据分类中，极大地提高了分类精度。本发明提供神经网络自动设计的双层学习新模型和相应的交互式学习算法，并将其应用于数据分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 模式识别 分类 双层 学习 模型 构建 方法 应用 | ||
【主权项】：
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