本發(fā)明涉及機器學(xué)習(xí),尤其涉及一種聲表面波濾波器智能調(diào)諧方法及系統(tǒng)。、機器學(xué)習(xí)涉及通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型對數(shù)據(jù)進行特征提取、模式識別和參數(shù)優(yōu)化,其核心事項包括利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)進行非線性映射、通過深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)多層次的特征表達、基于支持向量機對數(shù)據(jù)樣本進行分類與回歸以及采用強化學(xué)習(xí)策...