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摘 要:本发明涉及一种基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法。根据舰载机出动能力指标体系模型生成器所建立的指标体系,生成指定数量的待评估样本,用于训练基于快速学习率的RBF神经网络,经过RBF隐含层神经元增减判别器判别后调整隐含层神经元数量,然后实现权重的鲁棒调节和神经网络学习率的自适应快速调节,最终实现舰载机出动能力快速评估。利用快速学习率的RBF神经网络的非线性映射能力来评估复杂非线性的舰载机出动能力,可以避免传统的评估方法主观性较强和评估过程复杂。通过评估值与阈值的比较来增减隐含层神经元数量更加合理,快速学习率和鲁棒算法保证神经网络更快的学习速率和稳定性。本发明通过仿真实验验证了评估方法的有效性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810461685.8 | 专利名称: | 一种基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法 |
申请日: | 2018-05-15 | 申请/专利权人 | 哈尔滨理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/04搜分类 R F搜索 |
公开/公告日: | 2021-08-31 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108805264B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/08/31 | 授权 | |
2018/12/07 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06N 3/04 专利申请号: 201810461685.8 申请日: 2018.05.15 |