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    重庆时时彩爱乐透网: 一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201010146735.7

    申请日:

    2010.04.14

    公开号:

    CN102222267A

    公开日:

    2011.10.19

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止IPC(主分类):G06N 3/08申请日:20100414授权公告日:20141022终止日期:20170414|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/08申请日:20100414|||公开
    IPC分类号: G06N3/08; G06F17/30 主分类号: G06N3/08
    申请人: 同济大学
    发明人: 童小华; 张学
    地址: 200092 上海市杨浦区四平路1239号
    优先权:
    专利代理机构: 上??剖⒅恫ù碛邢薰?31225 代理人: 赵继明
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201010146735.7

    授权公告号:

    |||102222267B||||||

    法律状态公告日:

    2018.05.04|||2014.10.22|||2011.11.30|||2011.10.19

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法,包括以下步骤:1)将每种网络结构看作为种群的一个个体,将个体中的染色体进行编码,并进行种群初始化;2)对染色体进行解码;3)根据预定的目标适应度函数来计算各个染色体的适应度;4)判断适应度最高的个体是否符合BP网络的要求,若为是,执行步骤5),若为否,则进行演化过程,返回步骤2);5)得到最优个体,进行测试BP网络;6)进行遗传算法优化BP网络的分类,并得出分类结果;7)进行变化监测,并得出变化监测结果。与现有技术相比,本发明具有隐含层的神经元数目使用实数编码,遗传算法进化过程中选择、交叉、变异方式得到改进,能够快速搜索最优网络等优点。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
    1)将每种网络结构看作为种群的一个个体,将个体中的染色体进行编码,并进行种群初始化;
    2)对染色体进行解码;
    3)根据预定的目标适应度函数来计算各个染色体的适应度;
    4)判断适应度最高的个体是否符合BP网络的要求,若为是,执行步骤5),若为否,则进行演化过程,返回步骤2);
    5)得到最优个体,进行测试BP网络;
    6)进行遗传算法优化BP网络的分类,并得出分类结果;
    7)进行变化监测,并得出变化监测结果。

    2.  根据权利要求1所述的一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法,其特征在于,所述的步骤1)中的将染色体进行编码步骤如下:
    11)对象的定义,染色体编码包括八个部分,具体定义如下:
    单元1:一个十进制数,隐含层数的浮点数编码q′,对q’四舍五入确定隐含层数q;
    单元2:一个或多个十进制数,隐含层神经元数的浮点数编码pk′,对pk′四舍五入确定隐含层神经元数pk,其中k=1,2,…,q;
    单元3:n个输入层神经元的阈值,从a1到an;
    单元4:m个输出层神经元的阈值,从b1到bm;
    单元5:第k个隐含层的第i个神经元的阈值(cki),其中i=1,2,…,pk,k=1,2,…,q;
    单元6:输入层中的n个神经元与第1个隐含层中的j1个神经元间的连接权值(从到),其中j1=1,2,…,p1;
    单元7:最后一个隐含层中的jq个神经元与输出层中的m个神经元间的连接权值(从到),其中jq=1,2,…,pq;
    单元8:第k′个隐含层的第jk′个神经元与第(k′+1)个隐含层的第jk′+1个神经元间的连接权值,其中jk′=1,2,…,pk′,k′=1,2,…,q-1;
    12)采用变长实数编码方式,编码过程如下:
    (1)p’在随机初始化或进化过程中都为实数,采用p=Int(p’+0.5)的对p’四舍五入原则确定隐含层神经元数p;
    (2)输入层神经元的阈值;
    (3)然后是输入层神经元到第i个隐含层神经元的连接权值;
    (4)第i个隐含层神经元的阈值;
    (5)第i个隐含层神经元到输出层神经元的连接权值,其中i按隐含层神经元的顺序从1至p;
    (6)输出层神经元的阈值。

    3.  根据权利要求1所述的一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法,其特征在于,所述的步骤3)中的适应度函数为f(x)=1/E,其中E为网络的输出误差。

    4.  根据权利要求1所述的一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法,其特征在于,所述的步骤4)中的演化过程包括以下步骤:
    41)选择,采用轮盘赌选择法和最优个体保留原则进行个体的选择,首先保留父代种群中适应度最大和次大的个体,直接进入交叉操作中,再利用轮盘赌法对其它个体进行选择,直到产生N个个体;
    42)重组,选择Pc交叉概率,根据Pc确定是否要交叉后,依据公式(1)、(2)进行交叉:
    CG1=gama×PG1+(1-gama)×PG2    (1)
    CG2=gama×PG2+(1-gama)×PG1    (2)
    式中CG1、CG2、PG1、PG2、gama分别为第一个子个体、第二个子个体、第一个父个体、第二个父个体和交叉度,交叉度gama的值在[0,1]区间内,并且依据gamat+1=a*gamat,t表示进化次数,交叉前,两个父个体中某个体相对另一个体编码较短时,随机生成实数补齐;
    43)变异,选择Pm为变异概率,根据Pm确定是否要变异,依据公式(3)进行变异:
    CG2=alpha×CG1                (3)
    式中CG1、CG2、alpha分别为变异前的子个体、变异后的子个体和变异度,alpha的取值依据alphat+1=b*alphat,依据自适应遗传算法方法计算调整交叉概率和变异概率,运用下列公式(4)、(5)计算调整交叉概率和变异概率,
    Pc=Pc1-(Pc1-Pc2)(f-favg)fmax-favg,f&GreaterEqual;favgPc1,f<favg---(4)]]>
    Pm=Pm1-(Pm1-Pm2)(fmax-f)fmax-favg,f&GreaterEqual;favgPm1,f<favg---(5).]]>

    关 键 词:
    一种 遗传 算法 改进 神经网络 遥感 分类 处理 方法
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