[发明专利]神经网络建模方法及系统无效
| 申请号： | 201010115949.8 | 申请日： | 2010-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN101782743A | 公开（公告）日： | 2010-07-21 |
| 发明（设计）人： | 陈鹏;吕勇哉;潘再生;褚健 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;浙江中控研究院有限公司;中控科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 逯长明;王宝筠 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络建模方法及系统，其中的方法包括：数据预处理的步骤：采集实际过程的历史数据，并筛选出样本数据；神经网络初始化的步骤：初始化神经网络模型参数；输出计算的步骤：根据所述模型以及样本输入计算神经网络模型的输出；增益计算的步骤：根据所述模型参数以及样本数据计算模型输出相对于输入的增益；模型训练的步骤：根据模型输出与样本数据之间的误差以及模型的输入输出增益指导神经网络模型进行参数的迭代学习，直到得到满足精度要求以及增益约束的模型。本发明可明确表征神经网络模型的输入输出增益关系，并可进一步通过增益约束使建立的模型更加符合实际情况。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 建模 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种神经网络建模方法，其特征在于，包括：数据预处理的步骤：采集实际生产过程的历史数据，并筛选出样本数据；神经网络初始化的步骤：初始化神经网络模型参数；输出计算的步骤：根据所述模型以及样本输入计算神经网络模型的输出；增益计算的步骤：根据所述模型参数以及样本数据计算模型输出相对于输入的增益。
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