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| 专利/申请号: | CN202111365807.1 | 专利名称: | 一种基于改进郊狼算法的ELM神经网络优化方法{神经网络、雷达、算法、海洋监测、数据处理、海上监测} |
| 申请日: | 2021-11-17 | 申请/专利权人 | 江苏科技大学 |
| 专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省镇江市丹徒区长晖路666号 |
| 专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G06N3/006 分类检索 |
| 公开/公告日: | 2024-05-28 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号: | CN114004326B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量: | 15 | 所属领域: | 人工智能与机器学习 海洋工程 信号处理与数据分析 雷达技术 优化算法专利转让搜索 |
应用场景:海洋环境监测与预警;海上目标雷达探测与识别;海洋数据处理与分析;智能海洋装备;海上安全监控
摘 要:本发明公开了一种基于改进郊狼算法的ELM神经网络优化方法,通过改进后的郊狼算法寻找ELM神经网络的最优初始化参数,建立基于ELM神经网络的海杂波预测模型,实现对海杂波的预测和抑制,提高了神经网络模型的稳定性和精度。本发明在迭代过程中以一定的概率对郊狼种群进行随机分组,这种方式既保留了分成多个组群分别并行搜索的优势,也加强了整个种群之间的交流与信息共享。采用新型成长公式指导郊狼成长,较好的平衡了算法的开采能力与搜索能力。对组内最优郊狼进行动态莱维变异,郊狼在迭代初期变异的维度更多,帮助探索更多新区域,在迭代后期变异维度减少,可对最优解区域进行精细搜索,增强了种群的多样性,有效避免了陷入局部最优的问题。
| 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) |
| 解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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