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摘要：本发明公开了一种基于逐层贪婪预训练结构的VHF信号传播延时拟合方法，包括：获取历史VHF信号数据；基于所述历史VHF信号数据训练VHF信号传播延时拟合模型，VHF信号传播延时拟合模型采用双隐藏层结构的四层深度神经网络结构，VHF信号传播延时拟合模型首先采用逐层贪婪训练结构进行无监督预训练，再经过有监督整体训练微调模型的学习率、各层网络权重和偏置；获取当前海面气象因素影响数据，输出训练后的VHF信号传播延时拟合模型，获取模型输出作为VHF信号传播延时数据拟合结果。本发明在深度神经网络中引入逐层贪婪预训练结构，通过对每个隐藏层的特征学习，将梯度在每层之间传播，有效缓解梯度消失问题，进而提升拟合模型在后续有监督微调阶段效率。
主权项：1.一种基于逐层贪婪预训练结构的VHF信号传播延时拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史VHF信号数据，所述历史VHF信号数据包括海面气象因素影响数据和对应的VHF信号传播延时数据；基于所述历史VHF信号数据训练VHF信号传播延时拟合模型，所述VHF信号传播延时拟合模型采用双隐藏层结构的多输入单输出的四层深度神经网络结构，所述VHF信号传播延时拟合模型首先采用逐层贪婪训练结构进行无监督预训练，再经过有监督整体训练微调模型的学习率、各层网络权重和偏置；所述逐层贪婪训练结构包括四个自编码器结构，所述四个自编码器结构分别对应VHF信号传播延时拟合模型的四个层级，每个自编码器结构包括一个编码器和一个解码器，所述编码器用于将输入样本数据的维度调整为VHF信号传播延时拟合模型对应层级的输入维度，所述解码器用于将经编码器输出的特征向量恢复至输入样本数据的维度；获取当前海面气象因素影响数据，输出训练后的VHF信号传播延时拟合模型，获取模型输出作为VHF信号传播延时数据拟合结果。
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百度查询： 大连海事大学 一种基于逐层贪婪预训练结构的VHF信号传播延时拟合方法
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