[发明专利]一种基于极值优化的分数阶深度BP神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202110484178.8 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113159299A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 陈碧鹏;陈云;曾国强;佘青山 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于极值优化的分数阶深度BP神经网络优化方法。分数阶系统具有收敛速度快、收敛准确性高的优点，该方法利用群体极值优化算法对建立的分数阶深度BP(PEO‑FODBP)神经网络的初始权值进行择优选取，在对网络的迭代训练过程中，修正网络层级权值的同时，还迭代优化群体中的最优个体及其最优适应度值，改善初始权值对神经网络造成的不良影响。解决了现有技术存在的易陷入局部极小值、耗时长、收敛速度慢的问题。利用该优化方法，可以提高分数阶深度BP神经网络在各领域的应用性能。此外本方法中的群体极值优化方法和分数阶导数计算方法，可推广至其他更多的神经网络模型，推动神经网络的优化研究。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极值 优化 分数 深度 bp 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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