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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日：2022-11-22
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN118070866A
主分类号：G06N3/082
分类号：G06N3/082;G06N3/006;G16H50/30;G16H20/70
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.05.24#公开
摘要：本发明公开了一种孤独症预测神经网络构建方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：利用预先获取的基于时间序列的功能磁共振影像构建特征向量；利用待优化全连接神经网络中的隐藏层参数构建种群；基于种群中每个个体建立初始稀疏神经网络，并结合初始稀疏神经网络的验证精度和交叉熵损失计算每个个体的个体适应度；对种群迭代更新，直至新的种群的个体适应度收敛时，选取新的种群中个体适应度最高的个体对应的初始稀疏神经网络作为孤独症预测神经网络。通过上述方式，本发明能够有效且自发地优化神经网络的拓扑结构，最终生成稀疏连接的神经网络，并取得更好的分类性能。
主权项：1.一种孤独症预测神经网络构建方法，其特征在于，其包括：利用预先获取的基于时间序列的功能磁共振影像构建特征向量；利用待优化全连接神经网络中的隐藏层参数构建种群，所述种群包括多个作为个体的矩阵，每个矩阵的元素数量与所述待优化全连接神经网络的隐藏层参数的数量相同；基于所述种群中每个个体建立初始稀疏神经网络，并利用所述特征向量训练每个初始稀疏神经网络，得到验证精度和交叉熵损失，再结合所述验证精度和所述交叉熵损失计算每个个体的个体适应度；基于预设的种群收缩算法、所述初始稀疏神经网络、所述个体适应度对所述种群迭代更新，并再次计算新的种群的个体适应度，直至新的种群的个体适应度收敛时，选取所述新的种群中所述个体适应度最高的个体对应的初始稀疏神经网络作为孤独症预测神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 孤独症预测神经网络构建方法、装置、设备及存储介质
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