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基于遗传算法的BP网络优化研究 被引量:7

Study on Back Propagation Network Optimization with Genetic Algorithms
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摘要 将遗传算法(GA)用于对BP网络权重的优化,不必对其进行参数调整,减少了训练的次数和计算量,且不会造成局部最优,多数影响遗传优化效果的规律得以确定、说明GA对神经网络的优化是可行的。 Genetic algorithms (GA) is used in optimization of BP network weight value, the parameters are not adjusted, the number of times and count of calculating for training arc re duced, the best of part is not appeared, and the rule of that pa rameters influence genetic optimization effect is detemlined. This demonstrate that it is possible for GA to optimize nearal network.
出处 《山东建材学院学报》 2000年第1期22-24,27,共4页 Journal of Shandong Institute of Building Materials
基金 国家"九五"攻关项目资助!(95-533-04-01)
关键词 神经网络 优化 调整 遗传算法 BP网络 network optimization: adjust ment genetic al gorithms
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献3

  • 1王文成.BP神经网络中自适应学习率的研究[J].计算机科学,1995,22(4):48-50. 被引量:12
  • 2Fam Quang Bac,V. L. Perov. New evolutionary genetic algorithms for NP-complete combinatorial optimization problems[J] 1993,Biological Cybernetics(3):229~234
  • 3B. K. Ambati,J. Ambati,M. M. Mokhtar. Heuristic combinatorial optimization by simulated Darwinian evolution: a polynomial time algorithm for the Traveling Salesman Problem[J] 1991,Biological Cybernetics(1):31~35

共引文献216

同被引文献24

引证文献7

二级引证文献40

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