[发明专利]基于神经网络的数据估算方法、设备、存储介质及装置有效
| 申请号： | 201910514222.8 | 申请日： | 2019-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110245326B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张聪;张俊杰;曹文琪;陈方;樊翔宇;刘宇 | 申请（专利权）人： | 武汉轻工大学 |
| 主分类号： | G06F17/17 | 分类号： | G06F17/17;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 430023 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的数据估算方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取待估算参数在不同采集位置的采集数据；根据所述采集数据通过预设公式计算变异函数中的目标离散点；根据所述目标离散点通过预设神经网络模型进行数据拟合，获得变异函数模型；根据所述变异函数模型及所述采集数据对所述待估算参数进行插值估算，获得未采集位置的估算数据。本发明通过神经网络模型进行建模，提升变异函数模型的鲁棒性，从而提升插值估算的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 数据 估算 方法 设备 存储 介质 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的数据估算方法，其特征在于，所述基于神经网络的数据估算方法包括以下步骤：获取待估算参数在不同采集位置的采集数据；根据所述采集数据通过预设公式计算变异函数中的目标离散点；根据所述目标离散点通过预设神经网络模型进行数据拟合，获得变异函数模型；根据所述变异函数模型及所述采集数据对所述待估算参数进行插值估算，获得未采集位置的估算数据。
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