boosting
2021-06-07 11:20:56 31 举报李博可见
作者其他创作
大纲/内容
采样集nm个样本
A
2
(4)
(3)
小波重构
训练集
a
z
卷积层
特征提取
全连接
ca3
噪声信号
ht
(1)
NiLSTM
(2)
x1
训练，基于学习误差率e2更新权重系数∝2
模型训练
开始
池化层
1
X
基学习器1
b
cd2
bootstrap随机采样
3
强学习器
7
误差函数计算误差
权重Wn
组合策略
65*7
基学习器2
阈值处理
原始信号
采样集1m个样本
去噪信号
标准
是
xt
根据∝1更新样本权重W2
训练
基学习器n
W
否
NiLSTM-bagging
......
反向更新权重
cd1
权重W1
输入图像
模型评估
ca2
x
LR
5*5*32
不标准
原始数据
cd3
输出
小波阈值去噪
权重初始化
x2
GDBT
训练，基于学习误差率e1更新权重系数∝1
120
采样集2m个样本
误差大于阈值
小波分解
结束
前向计算神经元值
训练样本
初始化神经元权重和阈值
ca1
x0
原始样本
训练，基于学习误差率en更新权重系数∝n
权重W2
含噪信号
根据∝n-1更新样本权重Wn-1
收藏
职业：暂无
0 条评论
下一页
