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本发明公开了一种适应多类型数据特征的体系组合模型可信度智能评估方法，实现步骤如下：1.构建网络预训练样本集；2.构建网络训练样本集；3.构建融合循环神经网络和卷积神经网络，适应多类型数据特征的深度学习模型；4.深度学习网络分层训练；5.结合体系对抗仿真应用场景下组合模型输出数据，利用组合模型可信度智能评估网络，直接得出组合模型的可信度及其置信度。本发明采用了长时记忆能力较强的循环神经网络与特征表达能力较强的卷积神经网络智能方法相融合方式，可适应于长时变、短时状态等多类型数据特征的组合模型可信度智
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112749516 A
(43)申请公布日 2021.05.04
(21)申请号 202110147596.8
(22)申请日 2021.02.03
(71)申请人 江南机电设计研究所
地
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