基于正交化实验和人工神经网络的改进粒子群优化方法
基本信息
| 申请号 | CN201811018970.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109146055A | 公开（公告）日 | 2019-01-04 |
| 申请公布号 | CN109146055A | 申请公布日 | 2019-01-04 |
| 分类号 | G06N3/00;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 闵强;程皓涵 | 申请（专利权）人 | 北京珈信科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京中企鸿阳知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 郭鸿雁 |
| 地址 | 100000 北京市海淀区清河永泰甲1号综合楼2层270-282-002号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于正交化实验和人工神经网络的改进粒子群优化方法，包括采用正交实验设计方法，利用正交表格组织训练和测试人工神经网络，包括：设置训练数据集和测试数据集；利用正交表格，采用反向传播(Back Propagtion)人工神经网络得到输入和输出的映射物理模型，包括：求解训练数据集中的每个训练样本，对参数进行尺度变换，然后由BP人工神经网络学习变换前后的映射关系，得到输入和输出的映射物理模型；利用BP人工神经网络得出的映射，采用粒子群优化算法PSO对优化目标进行优化，得到优化出的设计参数。本发明可以加快粒子的计算速度，一方面扩张了原有粒子群算法的使用范围。 |
