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龙图腾网获悉西京学院申请的专利多因子进化算法优化神经网络模型的语言识别方法及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116932699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311044472.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权多因子进化算法优化神经网络模型的语言识别方法及应用是由邱博之;李盛;王磊;田帅设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多因子进化算法优化神经网络模型的语言识别方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了多因子进化算法优化神经网络模型的语言识别方法及应用，属于语言识别技术领域，包括以下步骤：S1、在数据集中嵌入外部知识库，生成混合数据进行数据增强；S2、利用预训练的词向量模型对原始数据进行词嵌入、正则化处理，对处理结果进行标准化以获取标准训练数据集；S3、利用多因子进化算法对神经网络模型进行超参数优化；S4、利用多级分类神经网络模型对意图进行检测分类；S5、将模型分类输出结果与绩效衡量标准进行对比，最终实现语言识别。通过上述方式，本发明以演化算法的优化策略为基础，通过对整个网络结构进行搜索获取最佳超参数，从而提高模型的可靠性、稳定性和准确性。

本发明授权多因子进化算法优化神经网络模型的语言识别方法及应用在权利要求书中公布了：1.多因子进化算法优化神经网络模型的语言识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在数据集中嵌入外部知识库，生成混合数据进行数据增强； S2、利用预训练的词向量模型对原始数据进行词嵌入、正则化处理，对处理结果进行标准化以获取标准训练数据集； S3、利用多因子进化算法对神经网络模型进行超参数优化； 采用多因子进化算法优化所述神经网络模型的输入熵值、输入权值、隐含层数量、隐含层节点数和学习率；除当代最优个体外的其他个体根据当代最优个体的位置和种群的全局最优位置进行调整，具体步骤包括： 1生成N个初始个体，每个个体由位置向量和速度向量组成；对于种群中的第i个个体，其位置向量为其中表示输入熵值，表示输入权值，表示隐含层数量，表示隐含层节点数，表示学习率；其速度向量为其中和均为[-2,2]间的随机数； 2以表示第t代第i个个体的位置，通过速度调整个体位置，定义为： 其中，β表示可见性系数a1和a2rp和rg分别表示和pbest之间以及和gbest的欧几里得距离，g∈[0,1]为可变系数； 3g的迭代调整； 其中，gmax＝1，gmin＝0，iter为当前迭代次数，itermax为最大迭代次数； 4当前最优位置pbest的计算； 其中，fitness为多级神经网络的训练误差； 5个体速度的更新； 其中，d表示吸引系数，r∈[-1,1]； 6适应度相似个体的速度更新计算公式为： 其中，为第t代个体i的速度，为个体i在第t代的位置，为个体j在第t代的位置；a2和β分别表示吸引常数和可见性系数，rmf表示和之间的欧几里得距离，fl表示随机步行系数，r∈[-1,1]； S4、利用多级分类神经网络模型对意图进行检测分类； S5、将模型分类输出结果与绩效衡量标准进行对比，最终实现语言识别。

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