本文關(guān)鍵詞：稀疏交叉熵粗糙集DDRBM-DNNS高�？蒲心芰υu(píng)估，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)高�？蒲兴缴疃葘W(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練評(píng)價(jià)中存在評(píng)價(jià)特征同質(zhì)化現(xiàn)象,造成評(píng)估結(jié)果精度不高的問(wèn)題,提出稀疏交叉熵粗糙集雙向受限制深度玻爾茲曼機(jī)(DDRBM-DNNS)高�？蒲心芰υu(píng)估方法.首先,考慮采用受限制玻爾茲曼機(jī)(RBM)和稀疏交叉熵懲罰參數(shù)對(duì)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)特征訓(xùn)練同質(zhì)化現(xiàn)象的削弱;同時(shí),針對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理問(wèn)題,考慮基于粗糙集的前置預(yù)處理方式實(shí)現(xiàn),在維持?jǐn)?shù)據(jù)輸入信息完整前提下,實(shí)現(xiàn)輸入樣本數(shù)據(jù)的有效歸約,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)樣本處理量的簡(jiǎn)化,有利于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)收斂過(guò)程的提速;最后,利用所提算法對(duì)高�？蒲兴竭M(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,所提評(píng)價(jià)模型具備更高的評(píng)估精度和更快運(yùn)算效率.
【作者單位】： 首都師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏交叉熵 粗糙集 高效能力評(píng)估 雙向馬爾科夫 受限玻爾茲曼機(jī)
【分類號(hào)】：TP18;G644
【正文快照】： 1引言 高校科研水平高低的正確判斷不但關(guān)系高校本身的發(fā)展與排名,還對(duì)高校覆蓋區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響重大,科研能力和水平已變成高校發(fā)展和運(yùn)行的核心職能.因此,設(shè)計(jì)高效精確模型對(duì)學(xué)�？蒲兴竭M(jìn)行評(píng)估,已成為當(dāng)前高校發(fā)展過(guò)程中面臨的關(guān)鍵問(wèn)題W. 為提高高校科研水平評(píng)估的

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  本文關(guān)鍵詞：稀疏交叉熵粗糙集DDRBM-DNNS高校科研能力評(píng)估，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：434176