专利名称：一种用于冷源致灾物灾害预测的深度学习改进算法专利类型：发明专利
发明人：赵龙,陈伟民,朱上,赖世富,钟铮,杨子谦,柴雨森,高峣
峰,郑文龙,高卫东,杜红彪,魏华,许磊,张高明,林莉
申请号：CN202011238338.2申请日：20201109公开号：CN112308214A公开日：20210202
摘要：本发明公开了一种用于冷源致灾物灾害预测的深度学习改进算法，该算法包括：对影响冷源致灾物灾害关联因素进行统计分类，运用数据归一化函数将多源异构数据进行归一化处理，获得分组样本数据；建立深度信念网络，采用基于动量学习率深度信念网络改进算法，结合多组样本数据进行模型参数的反复迭代训练，得到深度信念网络输入输出之间确定的映射关系；预估冷源致灾物灾害等级。本发明通过采用深度学习的改进算法，有效提高了网络学习效率，同时降低了预测的误差收敛率，很好地解决了非线性、时变性和不确定性并存的海洋致灾物灾害预测问题。
申请人：海南核电有限公司
地址：572733 海南省昌江县1208信箱
国籍：CN
代理机构：北京金蓄专利代理有限公司
代理人：洪涛
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