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摘 要:本发明涉及一种产品性能预测方法及系统。所述方法包括:获取产品训练数据,根据产品训练数据得到径向基神经网络的隐藏层中每个神经元节点的径向基函数;在多个待训练产品中选取一个待训练产品作为目标训练产品,并将目标训练产品的技术参数值输入各神经元节点的径向基函数中得到目标训练产品对应的各神经元节点的分支性能预测概率;采用粒子群优化算法对初始权重集进行优化得到初始最优权重集;以初始最优权重集作为径向基神经网络的权重的初始值,在不同的迭代次数下设定不同的学习率,并以交叉熵损失函数计算损失值,采用梯度下降算法对径向基神经网络的权重进行调整,得到最终权重集。本发明可以提高产品性能的预测精度和效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011536684.9 | 专利名称: | 一种产品性能预测方法及系统 |
申请日: | 2020-12-23 | 申请/专利权人 | 长春理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省长春市朝阳区卫星路7186号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112529328B | 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) |
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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 |