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申请/专利权人：奕坤(西安)科学技术研究有限公司
摘要：本发明涉及神经网络算法技术领域，且公开了一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，数据采集：收集钢结构的节点连接松动情况的相关数据，数据包括节点松动前后的变化信息和其他可能影响节点松动的参数，包括温度、湿度等，对采集到的数据进行预处理，以便更好地应用于神经网络模型。该基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，通过采用分层结构构建的方法，可以将大规模网络分解为较小的子网络，降低了网络的复杂性和计算负载，使得网络更易于管理和训练，同时分层结构使得每个子网络的规模适中，提高了网络的可操作性，同时也减少了运算和存储的需求。
主权项：1.一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：其具体步骤如下：S1、数据采集：收集钢结构的节点连接松动情况的相关数据，数据包括节点松动前后的变化信息和其他可能影响节点松动的参数，包括温度、湿度等；S2、数据预处理：对采集到的数据进行预处理，以便更好地应用于神经网络模型，可能的预处理步骤包括数据归一化、特征选择和噪声去除等，以提高模型的精度和鲁棒性；S3、神经网络搭建：设计和搭建Hopfield神经网络模型，作为预测模型的核心，模型由一个或多个神经元组成，每个神经元代表一个节点连接，将数据输入神经网络中并训练网络，使其学习并学会节点连接松动的模式；S4、训练模型：使用采集到的数据训练神经网络模型，通过迭代调整网络权重和阈值，使模型能够准确地预测节点连接松动的情况，训练过程中需要注意防止过拟合，并使用交叉验证技术来评估模型的性能；S5、模型预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测，将测试数据输入神经网络中，利用已经学会的模式判断节点连接是否存在松动，并给出相应的预测结果。
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百度查询： 奕坤(西安)科学技术研究有限公司 一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法
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