本发明公开了一种结合进化多目标及进化多任务的检测模型优化方法及系统，属于目标检测技术领域，包括构建辅助任务，辅助任务为基于爬山搜索算法对目标检测模型中的权重进行优化；构建主任务，主任务为基于进化多目标方法对第一目标函数和第二目标函数进行优化求解，第一目标函数为分类损失函数，第二目标函数为回归损失函数；对辅助任务和主任务进行求解，并将辅助任务搜索过程中得到的解作为个体迁移到主任务的种群中，完成模型优化。本发明可求求解出一组相互权衡的解，并降低目标检测模型优化过程的时间复杂度。
📄 2022104510760
📂 G06N3_086
👤 合肥工业大学
📅 2022-04-24
本发明涉及神经网络优化的技术领域，具体地说，是种基于改进蝠鲼觅食优化算法的RBF神经网络优化方法，采用改进的蝠鲼觅食优化算法优化RBF，提高海杂波预测和抑制的精度。本发明采用动态一般反向学习策略对种群进行初始化，丰富了种群多样性，进一步挖掘搜索空间的可能解；其次，采用黄金正弦算法对翻筋斗觅食策略进行改进，优化了寻优方式，增强算法的全局搜索和局部开发能力；另外，通过自适应概率和混合变异对最优解进行扰动，提高算法收敛速度和跳出局部最优的能力，进而寻到理想的结果。改进后的蝠鲼觅食优化算法的精度和收敛速度都得到一定提升，可帮助RBF寻到最优的的初始参数。
📄 2021105279336
📂 G06N3_086
👤 江苏科技大学
📅 2021-05-14
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