[发明专利]神经网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910210081.0 | 申请日： | 2019-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN110059821A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 王燕;吴奇锋;王明 | 申请（专利权）人： | 埃睿迪信息技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 柴国伟 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：建立所述工艺过程对应的神经网络，所述神经网络包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层的节点与所述工艺过程的参数一一对应，所述输出层节点与所述工艺过程的优化指标参数对应；利用遗传算法对所述神经网络的权值和阈值的分布进行优化，得到所述神经网络的权值和阈值的搜索区间；对所述神经网络进行训练以从所述搜索区间中确定出权值和阈值的最优解，得到训练后的神经网络。本发明利用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值，建立了基于神经网络的工艺闭环优化的实现方法，采用基于遗传算法优化后的神经网络可以更加有效的优化工艺生产线。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 权值和 工艺过程 神经网络优化 遗传算法优化 计算机设备 存储介质 搜索区间 输出层 输入层 优化 工艺生产线 闭环优化 遗传算法 指标参数 隐含层 最优解 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络优化方法，其特征在于，所述神经网络用于优化工艺过程，所述方法包括：建立所述工艺过程对应的神经网络，所述神经网络包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层的节点与所述工艺过程的参数一一对应，所述输出层节点与所述工艺过程的优化指标参数对应；利用遗传算法对所述神经网络的权值和阈值的分布进行优化，得到所述神经网络的权值和阈值的搜索区间；对所述神经网络进行训练以从所述搜索区间中确定出权值和阈值的最优解，得到训练后的神经网络。
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