[發明專利]一種基于神經網絡的再發生概率估計方法在審
| 申請號： | 202111579358.0 | 申請日： | 2021-12-22 |
| 公開（公告）號： | CN114358982A | 公開（公告）日： | 2022-04-15 |
| 發明（設計）人： | 賈繼偉;奚軍慶;曾范林;王志富;劉英偉;齊井春;崔放;龐景秋;李憶平;陳興鈺 | 申請（專利權）人： | 長春嘉誠信息技術股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q50/18 | 分類號： | G06Q50/18;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京天江律師事務所 11537 | 代理人： | 何志國 |
| 地址： | 130103 吉林省*** | 國省代碼： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 神經網絡 再發 概率 估計 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于神經網絡的再發生概率估計方法，其特征在于：包括以下步驟：
S1、收集信息建立特征集；
S2、將特征集與全體樣本結合建立訓練集和測試集；
S3、利用神經網絡模型，利用訓練集樣本進行訓練；
S4、計算測試誤差，若誤差小于設定值，則結束訓練，否則改變神經網絡參數重新對訓練集進行訓練，直到誤差小于設定值，得到再發生概率模型；
S5、將測試集作為再發生概率模型的輸入進行預測，得到再發生概率預測結果。
2.如權利要求1所述的基于神經網絡的再發生概率估計方法，其特征在于：在訓練前，用SMOTE算法對訓練集進行樣本平衡處理。
3.如權利要求2所述的基于神經網絡的再發生概率估計方法，其特征在于：對于神經網絡采用單隱層結構，設定隱層的神經元個數為p個，訓練輪數為q，對訓練集訓練。
4.如權利要求3所述的基于神經網絡的再發生概率估計方法，其特征在于：輸入層和隱藏層激活函數為tanh函數，輸出層激活函數為softmax函數，學習率為β，采用Adam優化器最小化損失函數。
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