稀疏交叉熵粗糙集DDRBM-DNNS高校科研能力评估

发布时间：2017-06-09 02:03

  本文关键词：稀疏交叉熵粗糙集DDRBM-DNNS高校科研能力评估，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对高校科研水平深度学习网络训练评价中存在评价特征同质化现象,造成评估结果精度不高的问题,提出稀疏交叉熵粗糙集双向受限制深度玻尔兹曼机(DDRBM-DNNS)高校科研能力评估方法.首先,考虑采用受限制玻尔兹曼机(RBM)和稀疏交叉熵惩罚参数对深度学习网络进行改进,实现深度学习网络特征训练同质化现象的削弱;同时,针对输入数据的预处理问题,考虑基于粗糙集的前置预处理方式实现,在维持数据输入信息完整前提下,实现输入样本数据的有效归约,进而实现样本处理量的简化,有利于深度学习网络收敛过程的提速;最后,利用所提算法对高校科研水平进行评价,实验数据显示,所提评价模型具备更高的评估精度和更快运算效率.
【作者单位】： 首都师范大学数学科学学院;
【关键词】： 稀疏交叉熵 粗糙集 高效能力评估 双向马尔科夫 受限玻尔兹曼机
【分类号】：TP18;G644
【正文快照】： 1引言 高校科研水平高低的正确判断不但关系高校本身的发展与排名,还对高校覆盖区域经济社会发展影响重大,科研能力和水平已变成高校发展和运行的核心职能.因此,设计高效精确模型对学校科研水平进行评估,已成为当前高校发展过程中面临的关键问题W. 为提高高校科研水平评估的

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本文编号：434176