搜索 分析 新世界 法规 图书 网址导航 更多
高级用户登录 | 登录 | |

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