一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法
有权
阅读授权文献
申请号：201510714025.2 申请日：2015-10-28
|
|
摘要：本发明属于神经网络计算技术领域，为一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值，本发明通过对神经网络实现的电路进行二进制编码，将编码所得到的结果作为一个个体的染色体，各个染色体构成生物体的原始种群，即最初父代，本发明突破以往只是利用进化算法对神经网络权值进行寻优的情形，实现利用进化算法对神经网络组织形式、网络间的连接权值和网络计算方法等方式同时进行寻优，增强网络自由度，扩大寻优范围；初始得到一个较为简单的网络，在后天学习中，通过算法加大网络的复杂度。 |
|---|---|
| 申请人： 清华大学 | |
| 地址： 100084 北京市海淀区100084信箱82分箱清华大学专利办公室 | |
| 发明(设计)人： 何虎 许志恒 马海林 王玉哲 杨奕南 邓宁 | |
| 主分类号： G06N3/08(2006.01)I | |
| 分类号： G06N3/08(2006.01)I | |
|
- 法律状态
| 2017-10-17 | 授权 |
| 2016-02-24 | 实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/08申请日:20151028 |
| 2016-01-27 | 公开 |
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
- 其他信息
| 主权项 | 一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，其特征在于：以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值。 |
| 公开号 | 105279555A |
| 公开日 | 2016-01-27 |
| 专利代理机构 | 西安智大知识产权代理事务所 61215 |
| 代理人 | 贾玉健 |
| 颁证日 | |
| 优先权 | |
| 国际申请 | |
| 国际公布 | |
| 进入国家日期 | |
