应用神经网络深度学习的整体性智能识别方法

摘要

本发明提供了一种应用神经网络深度学习的整体性智能识别方法，神经网络包括输入神经网络层和输出神经网络层，输入神经网络层和输出神经网络层之间存在呈递进排列的多层隐含神经网络层，输入神经网络层包含若干输入神经元，隐含神经网络层包含若干隐含神经元，输出神经网络层包含若干输出神经元，整体性智能识别方法包括以下内容：A、深度学习方法；B、识别方法。本发明采用整体集合式的信息学习认知，结合演化规律进行推测，有效规避对单独性识别个体信息所需要的手动调整，可以最大限度地减少人工负担。通过对现有信息演化进行深度学习，掌握演化函数计算方式，根据现有的信息值对未知信息值作出推测识别。