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摘要
本发明提供了一种该基于神经网络的人类行为依赖度分析方法,步骤包括：S1：根据选定的粒度处理个体行为数据,获得各被测个体每日行为向量；S2：根据当前日期和个体特定行为习惯,获取各被测个体每日个性化向量；S3：将被测个体行为向量作为神经网络公有结构输入,该个体当日个性化向量作为神经网络私有结构输入,该个体当日被评价行为时间作为目标输出,设置隐层单元个数、学习率、训练轮数,初始化神经网络参数；S4：训练神经网络,使用标准反向传播算法更新神经网络参数；S5：将各个体被评价行为特征对应至少一个神经单元,其对所有隐层单元的贡献之和作为该个体特定行为依赖程度值,从而形成客观的量化分析结果。
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