[发明专利]一种基于多任务学习的回归预测方法及应用在审
| 申请号： | 202110774315.1 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113505877A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 殷波;魏志强;吴剑;孙雁;倪金;孙鲁宁;王俏俏 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学;青岛海尔创新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 赵梅 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的回归预测方法及应用，首先结合S‑G卷积平滑算法、多元散射校正以及中心化处理方法对原始数据进行预处理，转换成稳定的序列数据；还将原始数据通过短时傅里叶变换转换为二维频谱图；然后将预处理后的数据分两路输入到搭建的多任务卷积神经网络回归模型，分别将序列数据输入到模型的一维卷积中，将频谱图输入到模型的二维卷积中进行处理，实现在单一模型预测输出多属性值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 回归 预测 方法 应用 | ||
【主权项】：
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