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复值前向神经网络的二阶混合构建方法及系统

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本发明涉及一种复值前向神经网络的二阶混合构建方法及系统,包括：根据给定的任务对复值神经网络的结构与参数进行初始化；利用复值二阶混合优化算法调整所述复值神经网络中的参数，判断是否满足构建终止条件；验证所述复值神经网络的泛化性能，保存当前隐层神经元的个数以及所述复值神经网络的所有参数值，判断是否满足所述隐层神经元的添加标准，若满足，利用复值增量构建机制，向当前模型添加一个隐层神经元，在当前训练的基础上计算新的隐层输出矩阵和误差函数，返回至上一步；若不满足，直接返回至上一步；利用所述复值二阶混合优化算法进一步微调所述参数，得到最优的复值神经网络模型。本发明有利于自动构建结构合理的复值神经网络模型。

著录项

公开/公告号CN111950711A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-17

原文格式PDF
申请/专利权人苏州大学;
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申请/专利号CN202010820498.1
发明设计人黄鹤;张书芳;
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申请日2020-08-14
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32257 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张荣
地址 215000 江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
入库时间 2023-06-19 08:56:41

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