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本发明涉及人工智能技术领域,尤指一种基于人工智能的非线性算法的动态优化方法,包括:步骤1,获取待求解的非线性动态微分方程;步骤2,对所述待求解的非线性动态微分方程进行归一化处理,以消除不同指标之间的单位差异;步骤3,将归一化处理后的动态微分方程转化为可以用神经网络逼近的形式,并通过价函数、自适应学习率算法训练该神经网络;步骤4,通过遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法的融合来求解形式转化后的所述动态微分方程的全局最优解。本发明能够自适应地对不同的非线性动态微分方程问题进行优化,同时保证收敛性和优化
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 117131319 A
(43)申请公布日 2023.11.28
(21)申请号 202311095645.3 G06N 3/08 (2023.01)
(22)申请日 2023.08.2
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