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| 基于深度神经网络融合稀疏分组lasso的预测模型研究 | |
| 作者姓名： | 卢宇红 宋佳丽 王萌 侯艳 |
| 摘 要： | 目的 探索深度神经网络(DNN)联合不同正则化方法后模型预测准确性的差异;探索模型预测准确性较高时的样本特征规律.方法 R软件产生不同分组、不同样本量的模拟数据集,在不同数据特征下比较DNN模型及融合正则化后模型的预测能力.通过真实数据分析进一步评价两种模型的预测能力.结果 DNN融合不同正则化方法的结果均优于单纯DN... |
| 关 键 词： | 深度神经网络 正则化 稀疏分组lasso 高维组学 预测模型 |