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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于脑区分布的储备池多任务处理方法，具体为：通过模拟脑区分布对储层的延迟环进行分区，用于存储不同任务的状态信息；将不同的状态信息矩阵组合成储层的状态矩阵，并与不同的任务的目标输出所组成的矩阵进行拟合，训练出能够适应多个任务的输出权重，以此实现储层的多功能性。本发明能让储层具有处理多个不同任务的能力，通过将储层的延迟环进行分区，使得多个任务的状态信息能同时存储在储层且互不干扰，通过岭回归算法得出的权重可适应与多个任务。
主权项：1.一种基于脑区分布的储备池多任务处理方法，其特征在于，具体为：1通过模拟脑区分布对储层的延迟环进行分区，用于存储不同任务的状态信息；具体通过输入层的掩码来实现： 通过块对角矩阵的方式将不同数据的掩码组合在一起，通过这种方式，将不同的数据的状态分段的平铺在延迟环中；将不同任务的数据组合成输入矩阵并与掩码相乘，便可将两个任务的数据分别映射到高维并存储在不同的区域，同时通过控制掩码中ip1与ip2的长度来调整分区的大小；2将不同的状态信息矩阵组合成储层的状态矩阵，并与不同的任务的目标输出所组成的矩阵进行拟合，训练出能够适应多个任务的输出权重，以此实现储层的多功能性；通过岭回归算法，用所有数据的状态所组成的矩阵来训练输出权重，最终通过训练出的权重来拟合目标数据；储层的输出权重由下面公式得出： 其中，Ω1为储层的状态矩阵，η为岭回归系数，I为与大小相同的单位矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于脑区分布的储备池多任务处理方法
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