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申请/专利权人：北京机电工程研究所
摘要：本发明涉及一种仿真系统的多步可信度评估模型的训练方法，属于仿真技术领域，解决了现有技术中可信度计算效率低的问题。方法包括：构建仿真系统每个历史仿真时刻对应的超网络；基于超网络计算每个历史仿真时刻仿真系统的可信度；提取仿真系统的历史仿真时序数据，采用长度为第一长度的滑动窗口在历史仿真时序数据上进行滑动，每一步滑动得到一个训练样本构建训练样本集，其中样本的输入数据为滑动窗口内的仿真时序数据和对应的可信度时序数据，样本的标签为滑动窗口的之后的多个时刻的可信度；构建多步时序预测神经网络模型，基于训练样本集对时序预测神经网络模型进行训练得到可信度预测模型。实现准确高效计算仿真系统的多步可信度。
主权项：1.一种仿真系统的多步可信度评估模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：构建仿真系统每个历史仿真时刻对应的超网络；基于所述超网络计算每个历史仿真时刻仿真系统的可信度；提取所述仿真系统的历史仿真时序数据，采用长度为第一长度的滑动窗口在所述历史仿真时序数据上进行滑动，每一步滑动得到一个训练样本构建训练样本集，其中样本的输入数据为滑动窗口内的仿真时序数据和对应的可信度时序数据，样本的标签为滑动窗口的之后的多个时刻的可信度；构建多步时序预测神经网络模型，基于所述训练样本集对所述时序预测神经网络模型进行训练得到可信度预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京机电工程研究所 一种仿真系统的多步可信度评估模型的训练方法
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