一种基于元学习的深度模糊决策系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于元学习的深度模糊决策系统，包括参数设置模块、数据空间划分模块、数据处理模块、参数调控模块和循坏训练模块；参数设置模块用于对决策系统中的参数进行设置；数据空间划分模块用于通过FCM或者其他划分技术对训练数据的输入空间进行划分；数据处理模块将数据空间划分模块中的数据转化为相应线性回归模型问题来求解后件参数和输出结果；参数调控模块用于设置初始化参数i并进行随机选择；循环训练模块用于针对所述参数设置模块中的当前图层指示器j进行判断并得出最终输出结果；本发明有效排除不需要的噪声并通过遗忘和变异使有效的特征得到充分的训练。
基本信息
专利标题 ：
一种基于元学习的深度模糊决策系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114628023A
申请号 ：
CN202210095777.5
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
钱鹏江王士同蒋亦樟姚健郑兆良顾逸陈爱国张欣
申请人 ：
江南大学
申请人地址 ：
江苏省无锡市蠡湖大道1800号
代理机构 ：
北京棘龙知识产权代理有限公司
代理人 ：
张开
优先权 ：
CN202210095777.5
主分类号 ：
G16H50/20
IPC分类号 ：
G16H50/20 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N5/04 A61B5/00 A61B5/372
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/20
用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统
法律状态
2022-06-14 ：
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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