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Neural network model with clustering ensemble approach

机译:聚类集成方法的神经网络模型

摘要

A predictive global model for modeling a system includes a plurality of local models, each having: an input layer for mapping into an input space, a hidden layer and an output layer. The hidden layer stores a representation of the system that is trained on a set of historical data, wherein each of the local models is trained on only a select and different portion of the set of historical data. The output layer is operable for mapping the hidden layer to an associated local output layer of outputs, wherein the hidden layer is operable to map the input layer through the stored representation to the local output layer. A global output layer is provided for mapping the outputs of all of the local output layers to at least one global output, the global output layer generalizing the outputs of the local models across the stored representations therein.
机译:用于对系统建模的预测全局模型包括多个局部模型,每个局部模型具有:用于映射到输入空间的输入层,隐藏层和输出层。隐藏层存储在一组历史数据上训练过的系统的表示形式,其中,每个局部模型仅在一组历史数据的选定部分和不同部分上进行训练。输出层可用于将隐藏层映射到输出的相关联的本地输出层,其中,隐藏层可用于通过存储的表示将输入层映射到本地输出层。提供了全局输出层,用于将所有局部输出层的输出映射到至少一个全局输出,该全局输出层在其中存储的表示中概括局部模型的输出。

著录项

  • 公开/公告号US2007150424A1

    专利类型

  • 公开/公告日2007-06-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 BORIS M. IGELNIK;

    申请/专利号US20050315746

  • 发明设计人 BORIS M. IGELNIK;

    申请日2005-12-22

  • 分类号G06N3/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:03:52

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