遗传算法优化BP神经网络的非线性函数拟合研究被引量：6

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摘要传统的BP神经网络收敛速度慢,以及该算法的不完备性,易陷于局部极小,全局最优无法保证能收敛到等缺点.针对BP神经网络的缺陷,该文提出了遗传算法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,使得训练了BP神经网络预测模型得到了最优解.采用遗传算法优化BP神经网络的算法,并以此结合算法来研究非线性函数拟合的问题.从实验结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络的非线性函数拟合具有较强的收敛性和鲁棒性,并且有了更高的预测精度.

作者王光明王爱平

机构地区安徽大学计算机科学与技术学院

出处《赤峰学院学报（自然科学版）》 2014年第22期29-32,共4页 Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)

关键词神经网络 BP神经网络遗传算法非线性函数

分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]

引文网络
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