| 专利名称 | 一种用改进的蝙蝠算法检测带钢表面缺陷的方法 | ||
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| 申请号/专利号 | CN202110403277.9 | 专利权人（第一权利人） | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2021-04-15 | 授权日 | 2022-09-27 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 蝙蝠算法|工程学|阈值|全局最优|图像对|收敛速度|神经网络|局部最优 | ||
| 应用领域 | 神经架构|神经学习方法|制造计算系统 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明公开了一种用改进的蝙蝠算法来训练神经网络的权值和阈值，大大提高图像分类的准确度。包括以下算法步骤：步骤一：录入原始图像，对原始图像进行处理。步骤二：对网络进行初始化。步骤三：对本发明的初始参数赋值。步骤四：计算权值经验因子，蝙蝠利用等式移动，并更新响度和脉冲速率。步骤五：记录当前种群的全局最优位置和局部最优位置，并更新利用公式进行速度更新，根据公式获得种群蝙蝠的信位置。步骤六：最优解X分别对应网络的权值和阈值，输出结果。步骤七：判断是否打到最大迭代次数，如果是，则输出结果。如果否，则返回步骤四。本发明与其他算法相比具有更快的收敛速度，本发明更具有开发能力，并且更加稳定。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 拟转让 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |
