交易价格: 面议
所属行业: 分析仪器
类型: 发明专利
技术成熟度: 正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN201610397836.9
交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股
联系人: 四川大学
进入空间
所在地: 四川成都市
摘要:本发明公开了一种基于Shapelet的社团演化预测方法,所述的方法包括以下步骤:步骤一、将Shapelet与径向基函数网络相结合;步骤二、将找到的代表时间序列数据类别特征的Shapelet作为RBF网络的隐层节点;步骤三、利用梯度下降学习得到隐层和输出层的连接权值。本发明具有较高的精度和较好的泛化能力,且使用本文所提两种优化策略,算法效率提高了1~2个数量级,对距离函数按时间加权,算法的分类准确率平均提高了2%左右。
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