神经网络数据集的排列会影响精度吗
概伦电子申请基于神经网络的数据插值方法专利,提高模型精度和效率拟合目标数据对应的目标趋势特征，得到训练好的神经网络模型；基于训练好的神经网络模型分别对非满阵状态的器件中对应的目标数据缺失的数据点进行插值操作，最终获得更符合器件物理行为和工艺特征的目标趋势，提高模型精度和效率。本文源自金融界
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天津光粒科技申请激光测距校准方法及系统专利,生成高精度测距结果计算信息熵和不确定性并构建优化校准数据集，提取时频域特征得到标准特征数据；添加至深度卷积神经网络模型中，提取局部特征和全局特征，组小发猫。 预测误差，奖励信号，更新优化深度学习模型，调整传感器参数，将测距误差补偿值和激光测距仪的原始测距值进行融合，生成高精度测距结果。
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...一种故障电弧的检测方法专利,改善了故障电弧检测的精确度和鲁棒性根据时频图序列创建训练数据集和验证数据集；构建3D 卷积神经网络模型，并基于训练数据集对3D 卷积神经网络模型进行训练；输入时频图序列至3D 卷积神经网络模型，3D 卷积神经网络模型输出故障电弧的故障类型。本发明改善了故障电弧检测的精确度和鲁棒性，也大大提高了系统的小发猫。
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