[发明专利]一种基于改进ASO算法的BP神经网络参数优化方法在审
| 申请号： | 202111639305.3 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114330659A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘威;朱乙鑫;郭旭颖;郭直清 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李梁 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于改进ASO算法的BP神经网络参数优化方法，涉及神经网络技术领域。该方法首先对数据集进行预处理及BP神经网络的参数初始化，然后利用预处理后的数据集对BP神经网络进行初始网络训练得到网络权值和阈值，并对网络权值和阈值进行实值编码形成初始个体，得到初始原子种群；并将BP神经网络的训练误差作为个体适应度值，得到适应度函数；再采用改进ASO算法更新原子种群并采用适应度函数计算更新后原子种群中个体适应度值；最后更新BP神经网络的权值和阈值并利用更新后的BP神经网络对数据集进行分类。该方法将改进ASO算法应用于BP神经网络参数优化，在对BP神经网络参数优化时表现出更高的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 aso 算法 bp 神经网络 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
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