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申请/专利权人：长春嘉诚信息技术股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的社矫人员社会融入度概率估计方法，包括，选取样本特征并确定样本集；对样本集进行编码处理，取部分的样本集构成训练集，其余样本集构成测试集；利用神经网络模型，设定神经网络参数；计算测试误差，判断测试误差是否满足要求，并得到社矫人员社会融入度模型；利用社矫人员社会融入度模型对测试集进行预测，并得到预测结果。通过神经网络模拟人脑的信息处理和学习过程，构建统一的社矫人员社会融入度概率估计方法模型，提高了估计的准确性，同时能够减少人力的浪费，通过这种方法能够帮助社区矫正机构更好地了解社区矫正人员的情况，并制定更加科学、合理的社区矫正方案，从而提高社区矫正人员的社会融入度。
主权项：1.一种基于神经网络的社矫人员社会融入度概率估计方法，其特征在于，包括：步骤S1：选取样本特征，确定样本集；步骤S2：对样本集进行编码处理，取85％的样本集构成训练集，剩余15％的样本集构成测试集；步骤S3：利用BP神经网络，设定神经网络参数α，采用单隐层结构，并设定隐层神经元个数p个，训练轮数为q，对训练集进行训练；单隐层结构中的输入层和隐藏层的激活函数为tanh函数，输出层的激活函数为softmax函数，学习率为β，并利用Adam优化器进行优化；步骤S4：计算测试误差，判断测试误差是否满足要求，并得到社矫人员社会融入度概率模型fX；利用fX对测试集进行预测，并得到预测结果；输入层计算公式为： 其中，n为输入层的节点数，Wij为输入层到隐藏层的权值；a为输入层的阈值，e为自然对数的底数；输出层计算公式为： 其中，l为隐藏层的节点数，m为输出层的节点数，Wjk为输出层的权值，b为输出层的阈值。
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百度查询： 长春嘉诚信息技术股份有限公司 一种基于神经网络的社矫人员社会融入度概率估计方法
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