一种基于傅里叶神经算子的深光谱特征聚合网络
基本信息
| 申请号 | CN202210323205.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114723004A | 公开（公告）日 | 2022-07-08 |
| 申请公布号 | CN114723004A | 申请公布日 | 2022-07-08 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 余豪华;夏家峰;秦立明;叶勇;李元林;董萍 | 申请（专利权）人 | 宁波恒晨电力建设有限公司 |
| 代理机构 | 宁波市鄞州盛飞专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 315524浙江省宁波市奉化区江口街道南渡路328号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于傅里叶神经算子的深光谱特征聚合网络，涉及傅里叶神经算子领域，其通过使用连接层聚合除最后一层傅里叶神经算子层以外，其他各层傅里叶神经算子层得到的目标层张量以及直接输入连接层的初始输入向量以得到特征数据，并在聚合后通过光谱压缩通道层对特征数据进行压缩，其在傅里叶神经算子层之间将各个算子层对应的目标层张量传递至连接层以实现聚合，避免了FNO层之间的信息丢失导致偏微分方程求解不准确的问题，并在聚合后进行数据的压缩，提高了数据处理的速度。 |
