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题名基于遗传—模拟退火算法的过程神经网络的训练及应用
被引量:2
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作者
张强
许少华
刘丽杰
凌力
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机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
大庆油田有限责任公司采油四厂信息中心
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出处
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2009年第1期119-122,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60473051)
黑龙江省自然科学基金(ZA2006-11)
黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103).
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文摘
过程神经网络是一种新型的神经网络,其输入及权值皆为时变函数,因此存在学习算法复杂度高、对初值敏感的问题。本文鉴于BP算法的不足提出了一种过程神经网络的学习算法,将输入函数和网络权值按正交基展开的过程神经网络,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的方式进行网络训练,既避免了陷入局部最优解,又克服了模拟退火算法达到最优解造成的迭代次数增加问题,使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度,文中给出相应的学习步骤和参数选取方法,同时以水淹层识别实验为例,验证了算法的有效性。
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关键词
过程神经网络
遗传算法
模拟退火算法
正交基
水淹层识别
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Keywords
process neural network
genetic algorithm
simulated annealing algorithm
orthogonal basis
water flooded layer identification
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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