[发明专利]利用遗传算法优化BP神经网络的方法及其在定位中的应用有效
| 申请号： | 201711397265.X | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109948791B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 甄然;吴学礼;尹进;李素康 | 申请（专利权）人： | 河北科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京汇智英财专利代理事务所(普通合伙) 11301 | 代理人： | 郑玉洁 |
| 地址： | 050018 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及利用遗传算法优化BP神经网络的方法，基于该方法的多点定位系统以及多点定位系统中目标物位置的确定方法，本发明的优化BP神经网络的方法包括：确定遗传算法和BP神经网络的结构；将从BP神经网络中随机确定的权值和阈值划分为多个组，进而形成多个种群，从中筛选最大适应度值的个体形成初始种群；从初始种群经过选择、交叉、变异操作获得较优权值和阈值，在每个交叉变异周期结束后，检查种群是否发生遗传退化，在退化时淘汰劣质个体，补充其它个体；改进BP神经网络，输出结果。本发明避免了现有技术中最符合条件、适应度最大的个体没有被选择的缺陷，解决了现有技术中种群个体多样性逐渐变差的问题，提高了BP神经网络在数据预测过程中的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 遗传 算法 优化 bp 神经网络 方法 及其 定位 中的 应用 | ||
【主权项】：
1.一种利用遗传算法优化BP神经网络的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：确定遗传算法和BP神经网络的结构；步骤S2：从BP神经网络中随机确定权值和阈值，以筛选出初始种群；步骤S3：通过交叉变异从初始种群中获得较优的权值和阈值；步骤S4：根据较优的权值和阈值改进BP神经网络，输出结果；其中，在步骤S2中，将从BP神经网络中随机确定的权值和阈值划分为多个组，进而形成多个种群，从多个种群中筛选最大适应度值的个体形成初始种群。
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