[发明专利]用于崩落状态的智能预测的神经网络的训练方法在审
| 申请号： | 202110062286.6 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112766363A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 李权 | 申请（专利权）人： | 南京多金网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请涉及智慧开采领域下的智能预测，其具体地公开了一种用于崩落状态的智能预测的神经网络的训练方法，其基于三重损失函数对用于崩落状态的智能预测的神经网络进行训练。具体地，在训练过程中，通过在当前矿壁的表面图像的高维特征空间中引入部分随机性，以获得第二特征图，计算所述第二特征图与当前图像高维空间的下采样之间的距离损失函数值，并结合当前立板上已经堆放的岩石沙土的重量计算与第二特征图之间的交叉熵损失函数值，再将第二特征图通过分类器获得分类损失函数值，通过三重损失函数值对神经网络进行训练，使得分类结果可以在一定程度上做出预测，同时可以增强模型的训练速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 崩落 状态 智能 预测 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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