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基于遗传模拟退火算法的BP算法研究
被引量:
2
1
作者
张世龙
唐雅娜
《现代计算机》
2007年第2期30-32,共3页
目前广泛应用于神经网络优化的方法是反向传播(Back Propagation,BP),但是BP神经网络的全局搜索能力很有限。文中探讨了两种全局优化算法:遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火(Simulated Annealing,SA),以及它们和BP算法结合形成...
目前广泛应用于神经网络优化的方法是反向传播(Back Propagation,BP),但是BP神经网络的全局搜索能力很有限。文中探讨了两种全局优化算法:遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火(Simulated Annealing,SA),以及它们和BP算法结合形成的优化算法,并且比较了它们在神经网络优化中的优缺点。
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关键词
BP神经网络
遗传算法
模拟退火算法
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职称材料
题名
基于遗传模拟退火算法的BP算法研究
被引量:
2
1
作者
张世龙
唐雅娜
机构
广东
海洋大学信息
学院
广东商学院后勤办
出处
《现代计算机》
2007年第2期30-32,共3页
文摘
目前广泛应用于神经网络优化的方法是反向传播(Back Propagation,BP),但是BP神经网络的全局搜索能力很有限。文中探讨了两种全局优化算法:遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火(Simulated Annealing,SA),以及它们和BP算法结合形成的优化算法,并且比较了它们在神经网络优化中的优缺点。
关键词
BP神经网络
遗传算法
模拟退火算法
全局搜索
Keywords
BP Neural Network
Genetic Algorithms
Simulated Annealing Algorithms
Global Search
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
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1
基于遗传模拟退火算法的BP算法研究
张世龙
唐雅娜
《现代计算机》
2007
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