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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种小样本动态系统的测量建模方法，包括以下步骤：步骤1、获取小样本动态系统输入、输出数据，进行归一化处理得到数据集；步骤2、将数据集划分为训练集和测试集；步骤3、生成GMENet网络，采用训练集对生成的GMENet网络进行多次训练，得到小样本动态系统测量模型；步骤4、将步骤2得到的测试集输入至步骤3得到的小样本动态系统测量模型，由小样本动态系统测量模型输出测量预测结果。本发明提将强大的建模能力和量化不确定度能力应用到小样本动态系统的测量中，补充了小样本动态系统测量的建模和不确定度的技术空缺。
主权项：1.一种小样本动态系统的测量建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取小样本动态系统的输入数据和对应的输出数据，并对输入数据和输出数据进行归一化处理，得到数据集；步骤2、将步骤1得到的数据集划分为训练集和测试集；步骤3、生成GMENet网络，所述GMENet网络为结合证据回归学习的GRU-MAML网络框架，并且GMENet网络通过贝叶斯理论来传播概率密度；采用步骤2得到的训练集对生成的GMENet网络进行多次训练，得到训练好的GMENet网络作为小样本动态系统测量模型；步骤4、将步骤2得到的测试集输入至步骤3得到的小样本动态系统测量模型，由小样本动态系统测量模型输出测量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种小样本动态系统的测量建模方法
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