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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种基于遗传算法的卷积神经网络结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：CN119398140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510016864.0，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于遗传算法的卷积神经网络结构搜索方法是由方伟;梅洪滔;董万里;陆恒杨;朱书伟设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的卷积神经网络结构搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传算法的卷积神经网络结构搜索方法，属于图像分类技术领域。所述方法引入了可优化的卷积结构FlexCell单元，该结构使用深度可分离卷积技术和多尺度设计，通过对应的权重参数可以产生多样的卷积结构来充分提取输入数据的特征从而提高卷积神经网络的性能；本发明设计了三维度编码空间并结合FlexCell来产生多样的候选卷积神经网络结构，同时使用改进的二阶段遗传算法和交叉编译算子来搜索最优的卷积神经网络结构。实验数据证明，利用本发明搜索方法获取神经网络最优结构，相比于现有的搜索方法，可以以更少的参数、更少的时间成本，达到更高的图像分类精度。

本发明授权一种基于遗传算法的卷积神经网络结构搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图像分类的神经网络结构自动搜索方法，其特征在于，所述神经网络包括依次连接的：输入层、若干个卷积层和分类层；所述卷积层包括若干个依次连接的可优化卷积单元FlexCell，每个FlexCell单元由一个标准卷积、两个深度可分离卷积构成，三个卷积接收相同的输入数据，并分别进行卷积计算，计算结果拼接后得到FlexCell的最终输出；每个卷积核的贡献由权值系数α1、α2和α3控制，α1、α2和α3之和为1；所述方法包括：步骤一：对所述卷积层内部结构进行三维度编码，编码过程包括：对所述卷积层的拓扑结构进行编码，构成邻接矩阵，所述邻接矩阵由一个有向无环图DAG表示，DAG中的每个节点都代表一个FlexCell单元；对每个卷积层中FlexCell单元内的三个卷积核权重进行编码，构成权重矩阵，所述权重矩阵的列数为3，表示三个卷积核的权重系数，行数表示对应卷积层中FlexCell单元的数量；对每个卷积层中FlexCell单元的输出通道数进行编码，构成通道数矩阵，所述通道数矩阵的列数为1，行数表示对应卷积层中FlexCell单元的数量；步骤二：采用遗传算法对所述邻接矩阵、权重矩阵和通道数矩阵进行搜索，得到最优的拓扑结构、权重系数和通道数。

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