[發明專利]一種基于多局部搜索的神經網絡進化方法在審
| 申請號： | 201610012847.0 | 申請日： | 2016-01-08 |
| 公開（公告）號： | CN105701542A | 公開（公告）日： | 2016-06-22 |
| 發明（設計）人： | 單鵬霄;盛偉國;陳志強;盧夢雅 | 申請（專利權）人： | 浙江工業大學 |
| 主分類號： | G06N3/08 | 分類號： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241 | 代理人： | 王利強 |
| 地址： | 310014 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 局部 搜索 神經網絡 進化 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于多局部搜索的神經網絡進化方法，其特征在于：所述進化 方法包括如下步驟：
步驟1、生成一個M層神經網絡的種群，每個網絡個體使用實數 編碼，網絡個體中隱結點的個數和權值被隨機初始化，M≥3，且為自 然數；
步驟2、計算每個網絡個體的適應度值；
步驟3，根據網絡個體的適應度從高到低選擇個體生成新的種群；
步驟4、每個網絡個體進行突變操作，突變的概率基于個體的的 適應度在種群中的排序；
步驟5、每個網絡個體進行多局部搜索機制來調節網絡中的隱結 點個數和權值；
步驟6、使用一次迭代的BP算法來調整權值；
步驟7、計算子代個體的適應度值，并且將父代和子代合并成一 個種群；
步驟8、使用精英策略選擇個體生成新的種群
步驟9、判斷停止標準是否滿足，如果不滿足，返回步驟3，如 果滿足，選擇最優網絡個體，并對測試集進行分類預測。
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