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

【摘要】：針對高�？蒲兴缴疃葘W習網(wǎng)絡(luò)訓練評價中存在評價特征同質(zhì)化現(xiàn)象,造成評估結(jié)果精度不高的問題,提出稀疏交叉熵粗糙集雙向受限制深度玻爾茲曼機(DDRBM-DNNS)高校科研能力評估方法.首先,考慮采用受限制玻爾茲曼機(RBM)和稀疏交叉熵懲罰參數(shù)對深度學習網(wǎng)絡(luò)進行改進,實現(xiàn)深度學習網(wǎng)絡(luò)特征訓練同質(zhì)化現(xiàn)象的削弱;同時,針對輸入數(shù)據(jù)的預處理問題,考慮基于粗糙集的前置預處理方式實現(xiàn),在維持數(shù)據(jù)輸入信息完整前提下,實現(xiàn)輸入樣本數(shù)據(jù)的有效歸約,進而實現(xiàn)樣本處理量的簡化,有利于深度學習網(wǎng)絡(luò)收斂過程的提速;最后,利用所提算法對高�？蒲兴竭M行評價,實驗數(shù)據(jù)顯示,所提評價模型具備更高的評估精度和更快運算效率.
【作者單位】： 首都師范大學數(shù)學科學學院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏交叉熵 粗糙集 高效能力評估 雙向馬爾科夫 受限玻爾茲曼機
【分類號】：TP18;G644
【正文快照】： 1引言 高�？蒲兴礁叩偷恼_判斷不但關(guān)系高校本身的發(fā)展與排名,還對高校覆蓋區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展影響重大,科研能力和水平已變成高校發(fā)展和運行的核心職能.因此,設(shè)計高效精確模型對學�？蒲兴竭M行評估,已成為當前高校發(fā)展過程中面臨的關(guān)鍵問題W. 為提高高校科研水平評估的

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本文編號：434176