申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2022-05-31

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN115099414B

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于索引表达式的梯度下降算法的建模方法，包括：基于预设的索引表达式，构建梯度下降谓词；根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果；读取数据集，并根据梯度下降谓词对多元线性回归模型进行训练，得到梯度下降的形式化模型；利用第一结果，对梯度下降的形式化模型的性质进行验证。本发明通过基于预设的索引表达式来构建梯度下降谓词，从而针对泰勒展开应用的形式化模型，可以对机器学习系统底层的安全性和可靠性进行验证分析。

主权项：1.一种基于索引表达式的梯度下降算法的建模方法，其特征在于，包括：基于预设的索引表达式，构建梯度下降谓词；根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果；读取数据集，并根据所述梯度下降谓词对多元线性回归模型进行训练，得到梯度下降的形式化模型；利用所述第一结果，对所述梯度下降的形式化模型的性质进行验证；所述根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果的步骤，包括：根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行加法运算、减法运算、乘法运算、除法运算或幂运算，得到第一结果；所述根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果的步骤，包括：获取第一输入数据和第二输入数据；当所述第一输入数据或所述第二输入数据为负数时，则调用减法运算对所述第一输入数据和所述第二输入数据进行计算，得到第一结果；当所述第一输入数据和所述第二输入数据均为负数时，去掉第一输入数据与第二输入数据的负号和小数点，并在标记小数点的位置之后，将第一输入数据和第二数据输入数据对应的字符串转换为整形数组，并进一步进行加法运算，得到第一结果；所述根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果的步骤，包括：获取第一输入数据和第二输入数据；当所述第一输入数据和\或所述第二输入数据为0时，输出第一结果为0；当所述第一输入数据与所述第二输入数据均为负数时，去掉第一输入数据与第二输入数据的负号和小数点，并在标记小数点的位置之后，将第一输入数据和第二输入数据按位翻转并相乘，得到第一结果；所述根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果的步骤，包括：获取被除数对应的第一输入数据以及除数对应的第二输入数据；当被除数对应的第一输入数据为0时，输出第一结果为0；当除数对应的第二输入数据为0时，调用异常处理；当被除数对应的第一输入数据和除数对应的第二输入数据均为负数时，去掉第一输入数据与第二输入数据的负号和小数点，并在标记小数点的位置之后，根据预设的舍入位数按位相除，得到第一结果；所述根据梯度下降算法的预设精度，利用MSVL中的字符串对输入数据进行不同类型的运算，得到第一结果的步骤，包括：获取底数对应的第一输入数据以及指数对应的第二输入数据；当底数对应的第一输入数据为0时，输出第一结果为0；当指数对应的第二输入数据为0时，输出第一结果为1；当指数对应的第二输入数据为负数时，根据预设的舍入位数进行除法运算，得到第一结果；当指数对应得第二输入数据为正数时，进行乘法运算，得到第一结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 一种基于索引表达式的梯度下降算法的建模方法

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