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2023-06-22 发布于四川
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一种基于RBP神经网络的最优超任务网优化方法.pdf

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本发明公开了一种基于RBP神经网络的最优超任务网优化方法，涉及最优超任务网优化技术领域，包括以下步骤：预先选取每个任务的数据训练集对多个任务进行模型训练，获得RBF神经网络模型，并标定RBF神经网络的参数信息和获取核函数中心点特征信息，对任意未知的新点进行目标值的预测，获取其对应的多个任务的目标函数值，并筛选出真实目标函数值最大时所对应的点作为对应任务优化后的超参数组合，本发明通过将该RBP神经网络模型应用到贝叶斯优化算法中，实现超参数的优化，通过标量的学习因子标定为向量，并进行范围适应的初始化

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113391894 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110649240.4 (22)申请日 2021.06.10 (71)申请人华南理工大学地址

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