基于神经网络的目标算法拟合方法、终端以及应用

本发明提供了一种基于神经网络的目标算法拟合方法，包括：获取能够被神经网络逼近的目标算法；对目标算法运行一次迭代得到不同输入和输出变量的数据集；将输入变量作为自变量，输出变量作为因变量，使用多元多项式拟合一次迭代的输入和输出变量；确定拟合单次迭代过程中多元多项式的单隐层神经网络结构；重复上述迭代过程，并将每一次的迭代过程串联起来，得到最终可以拟合整个目标算法的深度神经网络。同时提出了一种基于上述方法得到的深度神经网络、基于WMMSE算法的信道容量及能量分配优化方法以及用于执行上述方法的终端。本发明解决了复杂算法的拟合问题，并且能够实际指导神经网络的结构设计及神经网络层数和神经元个数的选取。
上海交通大学
李成林 | 刘春苗 | 戴文睿 | 邹君妮 | 熊红凯