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安徽大学申请动触头组件缺陷视觉检测的自适应进化神经网络方法专利,可基于训练好的个体的准确率及参数量确定其双目标适应度值

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国家知识产权局信息显示,安徽大学、安徽建筑大学、安徽汇精智能工业科技有限公司申请一项名为“动触头组件缺陷视觉检测的自适应进化神经网络方法”的专利,公开号CN121303204A,申请日期为2025年10月。

专利摘要显示,本发明公开了一种动触头组件缺陷视觉检测的自适应进化神经网络方法,包括:采集包含动触头缺陷视觉标签的图像构成数据集;利用数据集对随机初始化后的第g代种群中的个体进行迭代训练评估,并基于训练好的个体的准确率及参数量确定其双目标适应度值,在迭代训练过程中使用动态自适应加权损失函数更新个体的权重参数,每个个体代表一个卷积神经网络结构;对训练好的个体构成的父代种群进行交叉变异操作,生成子代种群并利用数据集训练得到子代个体对应的双目标适应度值;基于双目标适应度值对父代种群和子代种群进行非支配排序生成第g+1代种群;将g+1赋给g,迭代训练至满足g>G,将第G代种群中最优个体作为最优卷积神经网络结构。

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本文源自:市场资讯

作者:情报员

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