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摘 要:本发明公开了一种基于粒子群算法的神经元群模型参数自适应优化方法,其步骤包括:S1:初始化粒子群,设置粒子群算法基本参数,设置每个粒子的参数组合搜索范围,设置神经元群模型基本参数;S2:计算初始粒子群中每个粒子的适应度值,根据粒子适应度值初始化粒子个体极值和全局极值;S3:更新粒子速度和位置;S4:计算新的粒子适应度值,更新粒子个体极值和全局极值;S5:判断是否满足最大迭代次数,是则输出全局最优粒子,否则返回步骤S3;步骤S6:根据步骤S5输出的全局最优粒子,获得脑电频段的最优参数组合。本发明提供了一种便捷高效的神经元群模型参数调节方法,增加了参数辨识准确性,缩短了调节时间。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910622679.0 | 专利名称: | 基于粒子群算法的神经元群模型参数自适应优化方法 |
申请日: | 2019-07-11 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/04搜分类 人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2021-05-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110428043B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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日期 | 法律信息 | 备注 |