[发明专利]基于遗传算法优化的BP神经网络的频谱预测方法在审
| 申请号： | 202010738765.0 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111883213A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 迟文升;王海;张鹏;张敏;秦红波 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B20/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 吴林 |
| 地址： | 710071 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于遗传算法优化的BP神经网络的频谱预测方法，涉及频谱预测技术领域，遗传算法GA作为进化算法的一种，可以模仿自然界生物体的遗传进化过程，是一种具有多次迭代过程的搜索算法，从而能够解决一系列最优化问题。本发明参照了自然界中生物体“适者生存，优胜劣汰”的自然选择生存法则，依据某些特定的适应度函数对种群中的各个个体进行遗传中的选择、突变和交叉并进行筛选，那些适应度较好的个体就会被选择以进行利用，而那些适应度较差的个体就被舍弃。经过遗传算法所留下来的个体既拥有了之前所存在的优势，还在此基础上有了更进一步的发展，如反复循环，就会满足所要求的条件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 bp 神经网络 频谱 预测 方法 | ||
【主权项】：
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