对抗神经网络
案例介绍
1、原油评价报告数据清洗：通过人为筛选及合理置信区间设置完成样本点筛选；
2、标准化、归一化处理相关数据：由于不同数据量纲不同，故需要归一化处理，否则造成某些指标数量级过大导致的拟合结果相关性过大；
3、构建基于先验知识的关系矩阵并通过累计贡献率排序主要动因：通过累计贡献率和先验知识完成主要动因筛选，剥离无效或次要动因；
4、根据主要动因构建学习模型：基于前馈神经网络的神经模型构建，具体输入层、中间层、输出层神经元节点确定，初始权重设定、中间层数确定等；
5、交叉验证模型过拟合特性：通过样本点的随机选取以及随机百分比选取，多次验证模型特性，剔除过拟合设计；
6、训练样本、验证收敛并测试模型；调节关键参数达到合理的泛化效果；
7、保存权重等重要信息；
8、实现相关数据验证。
对抗神经网络
案例介绍
针对原油数据库的指标与主要装置收率关系，运用神经网络技术完成拟合并验证结果。
1、原油评价报告数据清洗：通过人为筛选及合理置信区间设置完成样本点筛选；
2、标准化、归一化处理相关数据：由于不同数据量纲不同，故需要归一化处理，否则造成某些指标数量级过大导致的拟合结果相关性过大；
3、构建基于先验知识的关系矩阵并通过累计贡献率排序主要动因：通过累计贡献率和先验知识完成主要动因筛选，剥离无效或次要动因；
4、根据主要动因构建学习模型：基于前馈神经网络的神经模型构建，具体输入层、中间层、输出层神经元节点确定，初始权重设定、中间层数确定等；
5、交叉验证模型过拟合特性：通过样本点的随机选取以及随机百分比选取，多次验证模型特性，剔除过拟合设计；
6、训练样本、验证收敛并测试模型；调节关键参数达到合理的泛化效果；
7、保存权重等重要信息；
8、实现相关数据验证。
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