[发明专利]神经网络模型输入参量降维方法及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 202010903848.0 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112132259A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 张彩云;丁文祥;李雪丁;张友权;李星;郑祥靖;郭民权;丁萍;陈金瑞;朱本璐;任在常 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州市博深专利事务所(普通合伙) 35214 | 代理人： | 颜丽蓉 |
| 地址： | 361000 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络模型输入参量降维方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取样本数据；根据预设的比例，将样本数据划分为训练数据和测试数据；随机产生预设数量的初始串结构数据，得到初始的种群，初始串结构数据中的每个位分别与样本数据中的各变量一一对应，且每个位的取值为第一字符或第二字符；分别计算最新的种群中各串结构数据对应的Heidke技巧评分，并作为各串结构数据的适应度；若存在适应度大于或等于预设目标值的串结构数据，则将该串结构数据中取值为第一字符的位对应的变量作为最终建模变量；若不存在，则根据遗传算法，生成新的串结构数据，得到新的种群，继续计算适应度。本发明可提高神经网络模型的精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 输入 参量 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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