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基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法
被引量:
15
1
作者
穆文全
廖晓峰
虞厥邦
《电子科学学刊》
CSCD
1997年第2期190-194,共5页
基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法...
基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法优于BP算法,实验结果令人满意。
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关键词
神经网络
杂交训练算法
遗传
算法
多层感知机
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题名
基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法
被引量:
15
1
作者
穆文全
廖晓峰
虞厥邦
机构
电子科技大学光电子技术系
出处
《电子科学学刊》
CSCD
1997年第2期190-194,共5页
基金
国家教委博士点专项基金9361403号
中科院自动化所国家模式识别重点实验室基金
文摘
基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法优于BP算法,实验结果令人满意。
关键词
神经网络
杂交训练算法
遗传
算法
多层感知机
Keywords
Neural network, Hybrid training algorithm, Genetic algorithm, Quickprop algorithm, BP algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法
穆文全
廖晓峰
虞厥邦
《电子科学学刊》
CSCD
1997
15
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