[发明专利]一种基于BP人工神经网络的数字助听器智能验配方法

摘要

本发明公开了一种基于BP人工神经网络的数字助听器智能验配算法，该算法基于BP人工神经网络，通过大量的训练数据对网络进行训练，得出一个令人满意的成熟网络，并利用自行建立的公式模型对网络进行修正，从而得到成熟的智能验配算法；本发明利用遗传算法原理对BP人工神经网络的初始权值和阈值进行优化，并利用现有的听力图和频谱增益响应作为训练数据对BP人工神经网络进行训练，同时通过验配公式模型对网络进行修正，得到成熟的BP人工神经网络来代替现有的验配处方公式，进而得到数字助听器的各通道增益、最大声输出、压缩率以及压缩拐点等参数。

主权项

一种基于BP人工神经网络的数字助听器智能验配算法，其特征在于，利用现有的听力图和频谱增益响应作为训练数据去训练BP人工神经网络，通过训练后的网络来估计预测新的患者，具体包括以下步骤：(1)构建BP人工神经网络，包括输入层、隐含层和输出层；(2)利用遗传算法对步骤(1)建立的BP人工神经网络的初始权值和初始阈值进行优化；(3)对步骤(2)中经过优化后的BP人工神经网络进行训练，训练数据采用真实患者的案例，通过对BP人工神经网络的不断训练，使其逐步成熟，最终得到一个相对成熟的基于BP人工神经网络的数字助听器验配算法；(4)搭建用于对经过步骤(3)所述验配算法得到的增益输出进行优化的公式模型；(5)利用步骤(4)建立的所述公式模型对所述验配算法通过加权方式进行修正，以得到增益输出，随着后续训练数据的不断增多，加权系数会逐渐接近1，最终得到成熟完善的基于BP人工神经网络的数字助听器智能验配算法。