[发明专利]果蝇算法优化广义回归神经网络的方法和装置在审
| 申请号： | 201710204178.1 | 申请日： | 2017-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN108665052A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 温世平;胡芮;薛希俊 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司;华中科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 杨泽;刘芳 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种果蝇算法优化广义回归神经网络的方法和装置，此方法包括：获取样本数据；根据样本数据，构造广义回归神经网络模型；基于广义回归神经网络模型，采用果蝇算法确定广义回归神经网络模型的最佳传播参数值；果蝇算法具有递减的果蝇搜索步长值；将最佳传播参数值作为广义回归神经网络模型的传播参数值，获得优化后的广义回归神经网络模型。由于用于优化广义回归神经网络模型的果蝇算法的果蝇搜索步长值是递减的，所以相对来说，开始搜索时的果蝇搜索步长值较大，这使得最开始收敛更快，提高了搜索效率。最后搜索时的果蝇搜索步长值较小，提高了搜索精度。 | ||
| 搜索关键词： | 广义回归神经网络 果蝇 搜索步长 方法和装置 搜索 算法优化 样本数据 算法 递减 传播 搜索效率 算法确定 收敛 优化 申请 | ||
【主权项】：
1.一种果蝇算法优化广义回归神经网络的方法，其特征在于，包括：获取样本数据；根据所述样本数据，构造广义回归神经网络模型；基于所述广义回归神经网络模型，采用果蝇算法确定所述广义回归神经网络模型的最佳传播参数值；所述果蝇算法具有递减的果蝇搜索步长值；所述最佳传播参数值为所述广义回归神经网络模型的误差最小所对应的传播参数值；将所述最佳传播参数值作为所述广义回归神经网络模型的传播参数值，获得优化后的广义回归神经网络模型。
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