[发明专利]一种基于遗传算法-BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法有效
| 申请号： | 202110018119.1 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN112687351B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 姜建堂;李枘;宫元勋;甄良;邵文柱 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N3/126;G06N3/084 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 孙莉莉 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于遗传算法‑BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法，所述方法包括步骤一、样品基础参数的获取；步骤二、遗传算法‑BP神经网络模型体系构建；所述体系构建包括BP神经网络的设计和遗传算法‑BP神经网络的设计；步骤三、遗传算法‑BP神经网络的训练；步骤四、基于遗传算法‑BP神经网络的性能预测：载入原始数据形成涵盖任意填充率的电磁性能预测，并自动输出。本发明中通过遗传算法的引入大幅度提高了预测的精度、避免了传统BP神经网络局部优化和过拟合问题，大大提高了预测效率、降低了预测偏差所带来的技术风险，对比与传统BP预测方法有显著优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 bp 神经网络 快速 预测 复合 介质 微波 电磁 性能 方法 | ||
【主权项】：
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