基于遗传算法的多阶段神经网络模型训练方法

    公开(公告)号:CN105303252A

    公开(公告)日:2016-02-03

    申请号:CN201510657269.1

    申请日:2015-10-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的多阶段神经网络模型训练方法,其技术特点是包括以下步骤:对数据进行预处理以消除字段的量纲影响;根据输入层、隐含层、输出层节点数,构建多输入层网络结构;采用遗传算法训练初始权重和阈值;利用迭代算法更新权重;根据迭代次数及模型误差判断是否满足模型终止条件:如果满足,则模型结束,否则重新更新权重。本发明针对过程控制中参数分阶段影响输出的问题,构建一个多阶段神经网络结构,根据遗传算法具有全局搜索的特点,采用其为网络结构选择一组较合理的初始权重,从而尽可能地防止网络训练进行局部极小点,解决了只有一个输入层的神经网络结构无法解决工程控制中具有前后顺序的参数影响产品加工的问题。

    藏语方言识别方法及系统

    公开(公告)号:CN104036774A

    公开(公告)日:2014-09-10

    申请号:CN201410280868.1

    申请日:2014-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种藏语方言识别方法及系统,该方法包括:预先训练语种识别模型,所述语种识别模型包括:多方言DNN并行音素识别器模型、多方言语言模型;接收待识别藏语方言语音信息;提取所述语音信息的声学特征;利用所述多方言DNN并行音素识别器模型获得对应所述声学特征的音素序列;计算各音素序列在每个语言模型上的似然得分;将似然得分最高的语言模型对应的方言作为所述语音信息对应的方言种类。利用本发明,可以提高藏语方言识别效果。

    一种隧道报文的处理方法和装置

    公开(公告)号:CN114697160B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202011581610.7

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本申请公开了一种隧道报文的处理方法和装置,预设报文处理策略表,存储隧道报文报头特征,报文特征标识和报文处理策略三者间的映射关系,所述方法包括:当接收到待处理隧道报文时,解析出其目标隧道头特征和目标原始报头特征;在第一、二报文处理策略表中分别查找目标隧道头特征和目标原始报头特征对应的第一、二报文特征标识并判断二者是否匹配;若匹配,则根据对应的报文处理策略,处理待处理隧道报文。该方案中增设报文特征标识,以标识策略表中报头特征属于何隧道报文;以目标报头特征为对象,查找第一、二报文特征标识并进行匹配,在二者匹配时,确定查找到两报头特征属于同一隧道报文,从而最终确定处理方式,提高了隧道报文处理的准确性。

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