利用遗传算法优化BP神经网络的方法及其在定位中的应用[发明专利]

专利名称：利用遗传算法优化BP神经网络的方法及其在定位中的应用
专利类型：发明专利
发明人：甄然,吴学礼,尹进,李素康
申请号：CN201711397265.X
申请日：20171221
公开号：CN109948791A
公开日：
20190628
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及利用遗传算法优化BP神经网络的方法，基于该方法的多点定位系统以及多点定位系统中目标物位置的确定方法，本发明的优化BP神经网络的方法包括：确定遗传算法和BP神经网络的结构；将从BP神经网络中随机确定的权值和阈值划分为多个组，进而形成多个种群，从中筛选最大适应度值的个体形成初始种群；从初始种群经过选择、交叉、变异操作获得较优权值和阈值，在每个交叉变异周期结束后，检查种群是否发生遗传退化，在退化时淘汰劣质个体，补充其它个体；改进BP神经网络，输出结果。

本发明避免了现有技术中最符合条件、适应度最大的个体没有被选择的缺陷，解决了现有技术中种群个体多样性逐渐变差的问题，提高了BP神经网络在数据预测过程中的收敛速度。

申请人：河北科技大学
地址：050018 河北省石家庄市裕翔街26号
国籍：CN
代理机构：北京汇智英财专利代理事务所(普通合伙)
代理人：郑玉洁
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