[发明专利]一种基于RBP神经网络的最优超任务网优化方法在审
| 申请号： | 202110649240.4 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113391894A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 刘晓;齐德昱;黄文豪;姚佳俊 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙) 31355 | 代理人： | 丁剑 |
| 地址： | 510641 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RBP神经网络的最优超任务网优化方法，涉及最优超任务网优化技术领域，包括以下步骤：预先选取每个任务的数据训练集对多个任务进行模型训练，获得RBF神经网络模型，并标定RBF神经网络的参数信息和获取核函数中心点特征信息，对任意未知的新点进行目标值的预测，获取其对应的多个任务的目标函数值，并筛选出真实目标函数值最大时所对应的点作为对应任务优化后的超参数组合，本发明通过将该RBP神经网络模型应用到贝叶斯优化算法中，实现超参数的优化，通过标量的学习因子标定为向量，并进行范围适应的初始化，实现了对多个任务的目标函数值进行筛选的，获取候选点的选择优化，提高了任务执行调度效率和适应度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rbp 神经网络 最优 任务 优化 方法 | ||
【主权项】：
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