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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于改进禁忌搜索优化BP神经网络的手势识别方法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：CN115951777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211647891.0，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于改进禁忌搜索优化BP神经网络的手势识别方法是由李忠新;王胜东;吴志林设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进禁忌搜索优化BP神经网络的手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进禁忌搜索优化BP神经网络的手势识别方法，包括S1初始化神经网络参数，确定网络输入、输出参数以及禁忌搜索相关参数；S2按照随机生成的算子生成领域边界解；S3计算出领域内均方误差最小点；S4移动算子至最优点，重新生成领域，直到算子的均方误差为算子领域内最小值；S5将算子存入禁忌表，随机跳跃生成初始解，继续搜索局部极值点，直到禁忌表存满后或者循环到设定次数结束搜索；否则转至步骤2；S6将禁忌表中的局部极值点循环传递给BP神经网络训练模型；S7计算各极值点的均方误差，得到最优手势识别网络模型。本发明能够摆脱局部极值问题，加快了算法的收敛速度，在手势识别准确率上有明显提升。

本发明授权一种基于改进禁忌搜索优化BP神经网络的手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进禁忌搜索优化BP神经网络的手势识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、初始化神经网络参数，确定网络输入、输出参数以及禁忌搜索相关参数； S2、按照随机生成的算子生成领域边界解：选择禁忌搜索优化BP神经网络，随机生成禁忌搜索的算子，依据邻域范围生成算子领域，计算领域的临界值； S3、选出领域内最优点：计算算子和边界解的均方误差，比较均方误差选取误差最小点，即为领域内最优点； S4、移动算子至最优点，继续生成领域，直到算子的均方误差为算子领域内最小值； S5、将算子存入禁忌表，随机跳跃生成初始解，继续搜索局部极值点，直到禁忌表存满后或者循环到设定次数结束搜索；否则转至步骤2； S6、将禁忌表中的局部极值点循环传递给BP神经网络训练模型； S7、依次训练禁忌表中的局部极值，选出均方误差最小值点即全局最小值，储存误差最小值时BP神经网络的权重与阈值，得到手势识别的BP神经网络模型； 最小值时BP神经网络的权重与阈值计算过程为： 更新网络模型中的权值和偏置项，输入层到隐含层的参数更新： 其中表示学习率，k表示权重与偏置更新步数，表示第k步输入层到隐含层的权重，表示第k步输入层到隐含层的偏置，表示均方误差； 隐含层到输出层的参数更新： 其中表示第k步隐含层到输出层的权重，表示第k步隐含层到输出层的偏置。

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