买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明涉及一种基于结构风险最小化的智能系统故障机理分析方法，步骤包括：根据智能系统的功能设计，建立对应功能的卷积神经网络结构模型；为模型选择一个学习率下降策略，按照该策略为学习率设置不同的值，得到学习率衰减度；引入结构风险最小化，模型的风险由训练样本的经验误差和假设空间复杂度组成；将经验精度作为学习率衰减度的函数并通过一阶多项关系式进行拟合，利用Rademacher复杂度来评估假设空间复杂度，经验精度代替经验误差，展开Rademacher复杂度的定义得到学习率衰减度与模型的风险之间的关系。该方法根据结构风险最小化策略分析了学习率对智能模型的影响，通过该策略能够识别和评估模型风险，减少智能系统故障。

主权项：1.一种基于结构风险最小化的智能系统故障机理分析方法，其特征在于包含以下步骤：步骤1：建立神经网络模型；根据智能系统的功能设计，建立对应功能的卷积神经网络结构模型；步骤2：设置学习率值；首先，为步骤1构建的卷积神经网络模型设置初始学习率值lr11e-12lr11，然后选择一个学习率衰减策略来为模型设置mm≥3个大小不同的学习率值[lr1,...,lrm]lrm...lr1，lr11，lrm≥1e-12，因此相应的学习率衰减度rd＝[rd1,...,rdm]，其中rdi＝lr1－lri；步骤3：利用结构风险最小化的学习策略分析学习率对模型的影响；首先，对于每个不同学习率衰减度rdi，在训练样本D上训练模型，并得到相对应的经验精度将经验精度作为学习率衰减度rd的函数，通过一阶多项关系式拟合得到： 其中，x表示一个未知的学习率衰减度，kD表示斜率，表示期望获得的最大经验训练精度，Hs是输入到输出映射的集合，即假设空间，h是模型实际学习的假设函数，h∈Hs；其次，计算智能系统中智能模型的风险，用以表征智能模型的失效率，其公式为： 其中，Rsrm表示智能模型的风险，为训练样本D＝{xi,yi,i＝1,...,m}的经验误差，complexityHsi,m为模型的复杂度；通过以上公式可以将智能模型的复杂度、样本状态与失效后果进行关联，从而构建了不同样本和模型状态下的失效机理分析模型；同时，引入Rademacher复杂度的定义来衡量模型的复杂度complexityHsi,m，即： 其中，δ表示置信度0δ1，表示预测值hxi与真实值yi之间的相关性，表示考虑了Hs中所有的假设，并对假设空间Hs在训练样本D上的经验Rademacher复杂度取期望E；然后，利用经验精度代替经验误差并将Rademacher复杂度的定义代入智能模型的风险中得到： 最后，将一阶多项关系式代入上式得到学习率衰减度rd与智能模型风险Rsrm之间的关系： 通过以上步骤，给出了一种基于结构风险最小化的智能系统失效机理分析方法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种基于结构风险最小化的智能系统失效机理分析方法