[发明专利]基于堆叠自编码器的特征提取方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种基于堆叠自编码器的特征提取方法，其特征在于，包括：

设定堆叠自编码器的当前自编码器个数k＝1；

基于改进的混合蛙跳算法确定k-自编码器的结构参数；

基于k-自编码器的结构参数确定k-自编码器的重构误差；

若k-自编码器的重构误差大于预设阈值，则在堆叠自编码器中增加一个自编码器，令k＝k+1，并返回执行基于改进的混合蛙跳算法确定k-自编码器的结构参数的步骤；

若k-自编码器的重构误差不大于预设阈值，则确定堆叠自编码器训练完成，并基于训练完成的堆叠自编码器对数据进行特征提取。

2.如权利要求1所述的基于堆叠自编码器的特征提取方法，其特征在于，所述基于改进的混合蛙跳算法确定k-自编码器的结构参数，包括：

S1：随机生成预设数量的蛙，并对每只蛙的位置参数进行初始化；

S2：基于每只蛙的位置参数对该蛙的适应度值进行计算，对所有蛙按照适应度值进行排序，根据所有蛙的适应度值排序结果确定全局最优蛙以及所有蛙的族群分配结果；

S3：对每个族群内的蛙按照适应度值进行排序，并根据每个族群内的蛙的适应度值排序结果以及全局最优蛙更新该族群内最优的蛙和最差的蛙；

S4：重复执行步骤S3直至步骤S3的执行次数达到第一预设次数；

S5：重复执行步骤S2～S4直至步骤S2的执行次数达到第二预设次数；

S6：对所有蛙按照适应度值进行排序，根据所有蛙的适应度值排序结果确定全局最优蛙，并将所述全局最优蛙的位置参数作为k-自编码器的结构参数。

3.如权利要求2所述的基于堆叠自编码器的特征提取方法，其特征在于，根据所有蛙的适应度值排序结果确定全局最优蛙的方法为：将适应度值最低的蛙确定为全局最优蛙。

4.如权利要求2所述的基于堆叠自编码器的特征提取方法，其特征在于，所述根据所有蛙的适应度值排序结果确定所有蛙的族群分配结果，包括：

若所有蛙的预设数量为P，所有蛙的预设族群数量为m，则将适应度值排在第n*m+i个位置的蛙添加至第i族群；

其中，n、m、i、均为整数，1≤i≤m，

5.如权利要求2所述的基于堆叠自编码器的特征提取方法，其特征在于，族群内最优的蛙的更新方法为：

A1：令z(i)_b,new＝z(i)_b,old+rand(0,1)[z_g-z(i)_b,old+z(i)_c-z(i)_d]；

A2：若L(z(i)_b,new)>L(z(i)_b,old)，则令z(i)_b,new＝z(i)_b,old；

其中，z(i)_b,new为更新后的第i族群中最优的蛙，z(i)_b,old为更新前的第i族群中最优的蛙，z_g为全局最优蛙，z(i)_c为第i族群中第二优或第三优的蛙，z(i)_d为第i族群中第四优或第五优的蛙，L(z(i)_b,new)为更新后的第i族群中最优的蛙的适应度值，L(z(i)_b,old)为更新前的第i族群中最优的蛙的适应度值。