[发明专利]一种基于深度学习的系统检测方法有效
| 申请号： | 202011024526.5 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112215335B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 谢文武;杨锦霞;吴宇;向良军;彭鑫;朱鹏;余超;王子筝;肖健;廖俭武;黄婷玉;彭思瑾 | 申请（专利权）人： | 湖南理工学院;湖南基石通信技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆百润洪知识产权代理有限公司 50219 | 代理人： | 陈万江 |
| 地址： | 414000 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的系统检测方法，本方法包括确定神经网络，所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；获得输出层向隐藏层传递的关系和隐藏层向输出层传递的关系，确定隐藏层的层数；确定神经网络的权值变化量和神经网络的阈值变化量；对接收到的信号基于神经网络进行信道估计；获得滤波器系数组，并基于所述滤波器系数组确定神经网络的权值的初始值；计算所述神经网络的网络训练的代价函数；输出神经网络的修正后的权值、神经网络的修正后的阈值、隐藏层的层数和所述神经网络的网络训练的代价函数，加快深度学习的收敛速度。在离线深度学习模式下，优化系统结构，提升系统整体性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 系统 检测 方法 | ||
【主权项】：
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