[发明专利]一种用于冷源致灾物灾害预测的深度学习改进算法在审
申请号: | 202011238338.2 | 申请日: | 2020-11-09 |
公开(公告)号: | CN112308214A | 公开(公告)日: | 2021-02-02 |
发明(设计)人: | 赵龙;陈伟民;朱上;赖世富;钟铮;杨子谦;柴雨森;高峣峰;郑文龙;高卫东;杜红彪;魏华;许磊;张高明;林莉 | 申请(专利权)人: | 海南核电有限公司 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京金蓄专利代理有限公司 11544 | 代理人: | 洪涛 |
地址: | 572733*** | 国省代码: | 海南;46 |
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摘要: | 本发明公开了一种用于冷源致灾物灾害预测的深度学习改进算法,该算法包括:对影响冷源致灾物灾害关联因素进行统计分类,运用数据归一化函数将多源异构数据进行归一化处理,获得分组样本数据;建立深度信念网络,采用基于动量学习率深度信念网络改进算法,结合多组样本数据进行模型参数的反复迭代训练,得到深度信念网络输入输出之间确定的映射关系;预估冷源致灾物灾害等级。本发明通过采用深度学习的改进算法,有效提高了网络学习效率,同时降低了预测的误差收敛率,很好地解决了非线性、时变性和不确定性并存的海洋致灾物灾害预测问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 冷源致灾物 灾害 预测 深度 学习 改进 算法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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