可信数据驱动的轻量级神经网络建模理论与方法  

作　　者：李鹏华[1,2,3] 侯杰 陈立平[1,2,3] 陈丰伟[1,2,3] 

机构地区：[1]重庆邮电大学 [2]合肥工业大学 [3]武汉大学

出　　处：《中国科技成果》2024年第7期62-63,共2页China Science and Technology Achievements

摘　　要：人工神经网络是赋予现代科学技术"智能"的主要手段,在新一代人工智能技术创新与软硬件升级的整体推进过程中发挥着"链式催化"的重要作用.其中时序神经网络是实现顺序类信息处理与系统建模任务的首选,已被广泛用于金融、电力、交通、医疗等行业的时序数据分析.时序神经网络的模型生成易受"伪数据"干扰、动力学行为复杂、轻量化嵌入式部署难,制约其在复杂工业场景的推广与应用,成为国际学术界和工业界亟需攻破的难题.

关 键 词：人工神经网络 人工智能技术 数据驱动 神经网络建模 模型生成 系统建模 信息处理 轻量级 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]