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針對(duì)深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）權(quán)值隨機(jī)初始化容易使網(wǎng)絡(luò)陷人局部最優(yōu)的問題，引人改進(jìn)的和聲搜索（IS）算法，提出基于ⅢS的DBN模型（IHS-DBN）。在和聲搜索算法的基礎(chǔ)上，利用全局自適應(yīng)的和聲音調(diào)調(diào)整方式提升算法收斂速度和后期局部搜索能力。將DBN重構(gòu)誤差函數(shù)作為ⅢHS算法的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，通過不斷迭代優(yōu)化解向量為DBN尋找一組較優(yōu)的初始權(quán)值進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，并在 MNIST數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證IHS-DBN模型的有效性。IHS-DBN模型在髙校人才評(píng)價(jià)中的應(yīng)用結(jié)果表明，與DBN、SⅥM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型相比，IHS-DBN模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確率分別提高3.6%、7.3%和16.4%。
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