[發明專利]基于神經網絡模型的大規模數據沿襲方法在審
| 申請號： | 202010988710.5 | 申請日： | 2020-09-18 |
| 公開（公告）號： | CN112131303A | 公開（公告）日： | 2020-12-25 |
| 發明（設計）人： | 李杰;葉一舟 | 申請（專利權）人： | 天津大學 |
| 主分類號： | G06F16/26 | 分類號： | G06F16/26;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 劉子文 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 神經網絡 模型 大規模 數據 沿襲 方法 | ||
【權利要求書】：
1.基于神經網絡模型的大規模數據沿襲方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)生成網絡訓練集；包括數組排序、維度標準劃分和訓練子集劃分；根據數據集中不同維度中的值對數據集中的數據進行排序并存儲；為每個維度確定一個劃分標準以解決樣本窮舉問題；并將訓練集分為若干個子集，作為訓練子集；
(2)訓練神經網絡模型；使用分層的網絡結構代替傳統的神經網絡結構，以解決由于樣本數據差別大造成的誤差問題；分層的網絡結構具體包括網絡選擇器和子網兩大部分，使用網絡選擇器作為第一層，其作用是為查詢找到正確的對應子網；對于每一個子網，使用訓練子集分別進行訓練；
(3)可視交互與沿襲；將神經網絡的輸出結果映射為若干種視圖，具體包括空間散點圖、時空投影視圖和模式對比視圖；用于對數據集進行可視化交互探索，使用可視化的方式方便用戶對數據結果進行探索；并允許用戶通過沿襲的方式探索數據來源。
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