一种产品性能预测方法及系统.pdfVIP

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2023-06-01 发布于四川
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本发明涉及一种产品性能预测方法及系统。所述方法包括：获取产品训练数据，根据产品训练数据得到径向基神经网络的隐藏层中每个神经元节点的径向基函数；在多个待训练产品中选取一个待训练产品作为目标训练产品，并将目标训练产品的技术参数值输入各神经元节点的径向基函数中得到目标训练产品对应的各神经元节点的分支性能预测概率；采用粒子群优化算法对初始权重集进行优化得到初始最优权重集；以初始最优权重集作为径向基神经网络的权重的初始值，在不同的迭代次数下设定不同的学习率，并以交叉熵损失函数计算损失值，采用梯度下降算法对

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112529328 A (43)申请公布日 2021.03.19 (21)申请号 202011536684.9 (22)申请日 2020.12.23 (71)申请人长春理工大学地址