发明公开
- 专利标题: 基于Dropout约束下极限学习机对波浪运动波形分析方法
- 专利标题(英): wave motion waveform analysis method based on an extreme learning machine under Dropout constraint
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申请号: CN201910132054.6申请日: 2019-02-22
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公开(公告)号: CN109871810A公开(公告)日: 2019-06-11
- 发明人: 唐刚 , 王世慧 , 张豪也 , 胡雄
- 申请人: 上海海事大学
- 申请人地址: 上海市浦东新区临港新城海港大道1550号
- 专利权人: 上海海事大学
- 当前专利权人: 上海海事大学
- 当前专利权人地址: 上海市浦东新区临港新城海港大道1550号
- 代理机构: 上海互顺专利代理事务所
- 代理商 成秋丽
- 主分类号: G06K9/00
- IPC分类号: G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06K9/66
摘要:
本发明提出了一种基于极限学习机在Dropout约束下的波浪运动波形分析预测方法及装置,基于在深度学习的基础上加入dropout算法约束用来分析波浪运动的方法,改进了传统的波浪运动分析方法,利用极限学习机在dropout约束的条件下提升信息处理能力抗拟合的特点对于波浪运动进行分析。该方法在波浪运动分析方面更加快速准确,提高对波浪运动的分析能力。先对深度学习程序进行训练,再通过dropout算法进行约束提高训练模型的泛化能力以及运算速度,通过随机隐藏部分节点的方法确保了在数据有限时防止对波浪的分析出现过拟合的情况,缩短了计算时间,确保了分析结果的实时性和准确性。