[发明专利]神经网络优化方法在审
| 申请号： | 201410843528.5 | 申请日： | 2015-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN104504442A | 公开（公告）日： | 2015-07-29 |
| 发明（设计）人： | 杨玉林;谢松均;柏智 | 申请（专利权）人： | 湖南强智科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 秦雪梅;谢伟 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市高新*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络优化方法，通过遗传算法确定最优的神经网络权重以及隐含层输出参数值，隐含层输出参数值与隐含层层数对应，根据隐含层输出参数值可以确定隐含层的层数，当隐含层输出参数值变化时，隐含层层数随之变化，神经网络再通过权重与隐含层层数构件神经网络，由于该权重与隐含层层数是较优的，预测输出结果误差会大大减小，整个神经网络的预测性能很大程度上得到提高。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
一种神经网络优化方法，其特征在于，包括以下步骤：对神经网络的权值及隐含层输出参数值编码形成遗传算法个体；随机产生包含多个所述个体的初始种群；计算所述种群中每个所述个体的适应度；判断是否满足停止条件；若判断不满足，则执行以下步骤：对所述个体进行选择；对选择后的所述个体进行随机交叉；对交叉后的所述个体进行变异；产生新个体组成的新种群；统计迭代的次数，并返回继续执行所述计算所述种群中每个所述个体的适应度的步骤；若判断满足停止条件，则执行以下步骤：选择所述适应度最大的所述个体；对所述个体进行解码，得到神经网络的权值及隐含层更输出参数；根据所述权值及所述隐含层输出参数值，构建神经网络。
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