[发明专利]一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法在审
| 申请号： | 201510714025.2 | 申请日： | 2015-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN105279555A | 公开（公告）日： | 2016-01-27 |
| 发明（设计）人： | 何虎;许志恒;马海林;王玉哲;杨奕南;邓宁 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 贾玉健 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于神经网络计算技术领域，为一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值，本发明通过对神经网络实现的电路进行二进制编码，将编码所得到的结果作为一个个体的染色体，各个染色体构成生物体的原始种群，即最初父代，本发明突破以往只是利用进化算法对神经网络权值进行寻优的情形，实现利用进化算法对神经网络组织形式、网络间的连接权值和网络计算方法等方式同时进行寻优，增强网络自由度，扩大寻优范围；初始得到一个较为简单的网络，在后天学习中，通过算法加大网络的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 进化 算法 自适应 学习 神经网络 实现 方法 | ||
【主权项】：
一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，其特征在于：以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值。
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