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申请/专利权人：广芯微电子(广州)股份有限公司
摘要：本申请属于计算机技术领域，公开了一种基于遗传算法的神经网络初值寻优方法，包括：构建多个神经网络；将各神经网络中的第一个参数作为目标参数；对各目标参数进行变异；计算各神经网络的误差；若目标参数进行了第一变异操作，则将神经网络的误差放入第一集合，若目标参数进行了第二变异操作，则将神经网络的误差放入第二集合；计算第一集合的第一误差总值和第二集合的第二误差总值；比较第一误差总值和第二误差总值，确定各目标参数的值；将下一个参数作为目标参数，直至各神经网络中的参数全部更新完成；选取误差最小的神经网络作为预训练神经网络。本申请能够在较短时间内确定神经网络的参数初值，快速找到最优的预训练神经网络。
主权项：1.一种基于遗传算法的神经网络初值寻优方法，其特征在于，包括：步骤S1，构建多个神经网络；步骤S2，将各所述神经网络中的第一个参数作为目标参数；步骤S3，基于各所述目标参数的值对各所述目标参数进行变异；具体地，若所述目标参数为第一数值，则执行第一变异操作，将其变为第二数值；若所述目标参数为所述第二数值，则执行第二变异操作，将其变为所述第一数值；其中，所述第一数值为0，所述第二数值为1；步骤S4，基于测试电池数据计算各所述神经网络的误差；步骤S5，若所述目标参数进行了所述第一变异操作，则将所述神经网络的误差放入第一集合，若所述目标参数进行了所述第二变异操作，则将所述神经网络的误差放入第二集合；步骤S6，计算所述第一集合的第一误差总值和所述第二集合的第二误差总值；步骤S7，比较所述第一误差总值和所述第二误差总值，确定各所述目标参数的值；具体地，若所述第一误差总值大于所述第二误差总值，则将各所述神经网络的所述目标参数设为所述第二数值；否则，将各所述神经网络的所述目标参数设为所述第一数值；步骤S8，将各所述神经网络中所述目标参数的下一个参数作为所述目标参数，并返回步骤S3，直至各所述神经网络中的参数全部更新完成；步骤S9，执行步骤S4，选取误差最小的所述神经网络作为预训练神经网络。
全文数据：
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