[发明专利]基于机器学习的模型参数获取方法、系统及可读介质有效
| 申请号： | 202110483532.5 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113191082B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 顾亚;朱培逸;李向丽;鲁明丽 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N7/00;G06F17/18;G06F17/11 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的模型参数获取方法、系统及可读介质，建立延迟状态空间模型、全局模型，通过机器学习算法即EM算法确定参数估计，所述的延迟状态空间模型，引入一个隐藏变量表示在时间t生效的子模型，得到输出模型；利用贝叶斯规则得出延迟的概率，使用卡尔曼滤波器对这些密度函数进行数值计算；用当前估计的参数评估Q函数，在下一个最大化步骤中，通过最大化Q函数获得新参数；最大化Q函数，对每个参数执行微分运算；通过将导数等于零来计算每次迭代时系统参数的最佳估计。本发明通过使用多个双速率状态空间模型来逼近具有不同工作条件的参数变化时延系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 模型 参数 获取 方法 系统 可读 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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