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龍圖騰網恭喜遼寧工程技術大學申請的專利一種基于改進ASO算法的BP神經網絡參數優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114330659B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111639305.3，技術領域涉及：G06N3/0499；該發明授權一種基于改進ASO算法的BP神經網絡參數優化方法是由劉威;朱乙鑫;郭旭穎;郭直清設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進ASO算法的BP神經網絡參數優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于改進ASO算法的BP神經網絡參數優化方法，涉及神經網絡技術領域。該方法首先對數據集進行預處理及BP神經網絡的參數初始化，然后利用預處理后的數據集對BP神經網絡進行初始網絡訓練得到網絡權值和閾值，并對網絡權值和閾值進行實值編碼形成初始個體，得到初始原子種群；并將BP神經網絡的訓練誤差作為個體適應度值，得到適應度函數；再采用改進ASO算法更新原子種群并采用適應度函數計算更新后原子種群中個體適應度值；最后更新BP神經網絡的權值和閾值并利用更新后的BP神經網絡對數據集進行分類。該方法將改進ASO算法應用于BP神經網絡參數優化，在對BP神經網絡參數優化時表現出更高的分類性能。

本發明授權一種基于改進ASO算法的BP神經網絡參數優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進ASO算法的BP神經網絡參數優化方法，其特征在于：通過改進ASO算法優化BP神經網絡初始權值和閾值，并將BP神經網絡的訓練誤差作為個體的適應度值，最后選擇最優初始權值和閾值構建BP神經網絡分類模型，具體包括以下步驟：步驟1、對數據集進行預處理及BP神經網絡的參數初始化；所述數據集為UCI數據集中的植物葉片數據集Leaf；設數據集為Dataset，并對數據集Dataset進行預處理；初始化BP神經網絡輸入層節點為a，隱含層節點為b，輸出層節點為c，原子個體維度為Dim，如下公式所示：Dim＝a×b+b+b×c+c；步驟2、權值與閾值參數編碼；利用預處理后的數據集對BP神經網絡進行初始網絡訓練得到網絡權值和閾值，并對網絡權值和閾值進行實值編碼形成初始個體，得到初始原子種群；步驟3、計算初始原子種群適應度；將BP神經網絡的訓練誤差作為個體適應度值，得到適應度函數；步驟4、對原子種群進行尋優更新；采用改進ASO算法更新原子種群并采用適應度函數計算更新后原子種群中個體適應度值；步驟4.1、采用Tent映射初始化原子種群；步驟4.2、采用振幅函數對ASO算法的深度函數與拉格朗日乘子進行優化，進而重新定義各原子在迭代時的加速度；步驟4.3、引入步長演變因子對原子位置更新公式進行修正，使原子位置更新過程隨迭代次數增加而逐漸變慢直至不再變化；步驟5、判定是否滿足終止條件，即是否達到給定的最大迭代次數，若滿足則輸出最優個體及最優權值和閾值；反之跳轉到步驟4繼續執行優化；步驟6、更新BP神經網絡的權值和閾值并利用更新后的BP神經網絡對數據集進行分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人遼寧工程技術大學，其通訊地址為：123000 遼寧省阜新市細河區中華路47號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。