一种单层Bp神经网络的等效方程组模型构造方法
公开
摘要
本发明公开了一种单层Bp神经网络的等效方程组模型构造方法，包括以下步骤：对数据集进行预处理；载入训练集；读取神经网络结构；构造无约束条件下的等效方程组模型，并进行求解，然后验证无约束条件下的等效方程组模型与单层Bp神经网络的等效性；构造线性约束条件下的等效方程组模型，并进行求解；利用测试集测试带有线性约束条件方程组的解。本发明在无约束条件下，该模型能达到与单层BP神经网络识几乎相同的识别率；在复杂线性约束条件下，该模型能够清晰表达约束条件，解决单层BP神经网络难以编写程序求解的优化问题。
基本信息
专利标题 ：
一种单层Bp神经网络的等效方程组模型构造方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298248A
申请号 ：
CN202210089537.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄雄奕苏仁杰于扬新
申请人 ：
重庆医科大学
申请人地址 ：
重庆市渝中区医学院路1号
代理机构 ：
北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
卢超
优先权 ：
CN202210089537.4
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F17/12 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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