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一种基于增量学习的材料吸声系数回归方法及系统

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本发明揭示了一种基于增量学习的材料吸声系数回归方法及系统，包括：在每个增量学习阶段加载上一次学习到的模型参数、惩罚系数和样本回放池；对每轮训练的批量训练数据，基于当前增量学习阶段中的模型参数和上一增量阶段的惩罚系数和样本回放池进行小批量梯度下降，对均方误差损失函数和惩罚损失函数进行反向梯度传播，同时更新模型参数和惩罚系数；对训练集进行水库采样，将采样得到的样本与上一阶段的样本回放池合并得到新的样本回放池；保存模型参数、惩罚系数和样本回放池。本发明实现了基于回放和动态调整惩罚系数的增量学习方法在材料吸声系数回归的应用，缓解了由材料流数据带来的灾难性遗忘问题，保证回归精度的前提下，减少模型计算量。

著录项

公开/公告号CN115034354A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-09

原文格式PDF
申请/专利权人上海大学;
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申请/专利号CN202210406214.3
发明设计人武星;王弘业;钱权;
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申请日2022-04-18
分类号G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;
代理机构上海申汇专利代理有限公司;
代理人翁若莹;柏子雵
地址 200436 上海市宝山区上大路99号
入库时间 2023-06-19 16:44:31

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2022-09-09

公开

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