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摘 要:本发明公开了一种用改进的蝙蝠算法来训练神经网络的权值和阈值,大大提高图像分类的准确度。包括以下算法步骤:步骤一:录入原始图像,对原始图像进行处理。步骤二:对网络进行初始化。步骤三:对本发明的初始参数赋值。步骤四:计算权值经验因子,蝙蝠利用等式移动,并更新响度和脉冲速率。步骤五:记录当前种群的全局最优位置和局部最优位置,并更新利用公式进行速度更新,根据公式获得种群蝙蝠的信位置。步骤六:最优解X分别对应网络的权值和阈值,输出结果。步骤七:判断是否打到最大迭代次数,如果是,则输出结果。如果否,则返回步骤四。本发明与其他算法相比具有更快的收敛速度,本发明更具有开发能力,并且更加稳定。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110403277.9 | 专利名称: | 一种基于改进的蝙蝠算法的BP分类算法 |
申请日: | 2021-04-15 | 申请/专利权人 | 长春工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省长春市朝阳区延安大街2055号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 计算机软件 P 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2021-08-06 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113221954A | 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 | |
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 |
2022/09/27 | 授权 | |
2021/08/24 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 202110403277.9 申请日: 2021.04.15 |
2021/08/06 | 公开 |