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龙图腾网获悉上海悠络客电子科技股份有限公司申请的专利一种改进的基于超网络的进化神经网络架构搜索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112561039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011567363.5，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种改进的基于超网络的进化神经网络架构搜索方法是由金耀初;沈修平设计研发完成，并于2020-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的基于超网络的进化神经网络架构搜索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种改进的基于超网络的进化神经网络架构搜索方法。包括以下步骤：步骤S1，以输入层为第一层，封装五个计算模块；步骤S2，将神经网络内部计算节点的连接二值化；步骤S3，为每个计算节点学习结构权值，步骤S4，采用二元锦标赛选择法，构建父代种群P。步骤S5，组成子代种群Q。步骤S6，对子代种群Q中的个体执行变异操作。步骤S7，子代种群Q中的每个个体解码为对应的神经网络，获得结构权值；步骤S8，将父代种群P和子代种群Q合并为种群R，采用环境选择法选出数个个体作为下一代的原始种群，并反馈至步骤S4，直到到达预定的最大进化代数。进化结束之后，将适应度值最高的个体作为最优的神经网络架构输出。

本发明授权一种改进的基于超网络的进化神经网络架构搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的基于超网络的进化神经网络架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，以输入层为第一层，封装五个计算模块；每个模块中封装M个计算节点，最后以全连接层作为神经网络的输出层；所述M为大于1的自然数； 步骤S2，通过混合编码方式对神经网络结构编码，并将神经网络内部计算节点的连接二值化；随机产生N条染色体，构建为原始种群；任一染色体内部的计算节点数小于预设染色体的总计算节点数；所述N为大于1的自然数； 步骤S3，针对所述种群中的个体均匀采样，基于训练数据训练，为每个计算节点生成结构权值，并采用验证集分类精度作为适应度函数对个体进行适应度评估； 步骤S3中，针对所述种群中的个体均匀采样，基于训练数据训练，为每个计算节点生成结构权值，并采用验证集分类精度作为适应度函数对个体进行适应度评估,包括： 步骤S31，将预定的训练数据集按照给定的批处理数据大小，平均分为B个批次；所述B为大于N的自然数；每一个批次，随机从父代种群P中选择一个个体，将该个体解码为对应的神经网络进行训练，直到达到最大训练批次B； 步骤S32，评估父代种群中每个个体的适应度值fitness；采用验证集中的图片的分类准确率作为适应度函数进行适应度评估，其表达式为： 其中，G是模型识别正确的图片数，H是指验证集中的总图片数； 步骤S4，采用二元锦标赛选择法，构建父代种群P； 步骤S5，基于给定的交叉率pc，采用混合交叉法对所述父代种群中的染色体个体进行两两交叉，得到数个新染色体，组成子代种群Q； 步骤S6，基于给定的变异率pm，采用混合变异法，对子代种群Q中的个体执行变异操作； 步骤S7，子代种群Q中的每个个体解码为对应的神经网络，通过继承或随机初始化的方式获得结构权值，并采用验证集分类精度作为适应度函数对个体进行适应度评估； 步骤S8，将父代种群P和子代种群Q合并为种群R，采用环境选择法选出数个个体作为下一代的原始种群，并反馈至步骤S4，直到到达预定的最大进化代数；进化结束之后，将适应度值最高的个体作为最优的神经网络架构输出。

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