遗传神经网络算法改进研究

对传统的遗传算法编码方式进行了改进并与前馈神经网络ＢＰ算法相结合,从而克服了ＢＰ算法收敛速度慢的缺点。算例表明,改进后的算法是有效的。     

利用GA—BP算法对模糊神经网络进行优化

分析了ＢＰ算法和遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ,以下简称ＧＡ）各自的优缺点,将改进的ＧＡ与ＢＰ算法相结合,提出了一种新的ＧＡ－ＢＰ算法,并将其应用于模糊神经网络的参数优化,仿真结果验了本算法的有效性。     

多层前向神经网络的自适应遗传算法训练

提出了一种改进的自适应遗传算法ＩＡＧＡ,它利用 特点,采用前向自适应技术,实现对神经网络的有交工具实验表明,该算法优于ＢＰ算法,标准遗传算法ＢＧＡ和普通自适应遗传算法ＡＧＡ,网络训练质量和效率都有很大提高。     

前向网络的两种混合学习策略

针对前向网络反向传播算法（ＢＰ）训练缓慢和易于陷入局部极小的缺点以及反向运算的复杂性,利用ＢＰ算法监督学习特点、模拟退火（ＳＡ）算法在局部极小处的概率突跳特性和遗传算法（ＧＡ）的并行化群体搜索的特点,有效结合ＢＰ和ＳＡ算法以及ＧＡ和ＳＡ算法,提出了前向网络的两种混合学习策略即ＢＰ＆ＳＡ混合策略和ＧＡ＆ＳＡ混合策略。以异或问题为例,通过计算机仿真对混合策略与ＢＰ、改进ＢＰ算法的比较表明混合学习策略较大程度改进了前向网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上避免了反向运算的复杂性,是前向神经网络学习的有效算法。     

基于一种免疫遗传算法的BP网络设计

利用一种免疫遗传算法来辅助设计ＢＰ网络。此算法结合了遗传算法的随机全局搜索能力和生物免疫中抗体通过浓度的相互作用机制,实验结果证明了这种算法在设计神经网络时的有效性。     

GA-ANN算法在产品质量估计中的应用

针对反向传播（ＢＰ）算法,径向基函数（ＲＢＦ）算法的不足,提出了基于遗传算法（ＧＡ）确定神经网络构或权值的进化神经网络算法（简称ＧＡ－ＡＮＮ算法）。在产品质量估计仿真研究中表明,该算法不需试凑而取得较好的网络结构和参数。     

一种遗传神经网络及其在岩性识别中的应用

针对ＢＰ网络存在易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,本文根据遗传算法的特长,在网络学习算法中使用遗传算法,克服了上述弊端,在岩性识别的样本学习中,取得了较好的结果。     

新型船舶自适应舵机系统的研究

提出了采用模糊辩识器对船舶舵机离线辩识,使用遗传算法对辩识器进行参数寻优,并用ＢＢＰ算法对模糊神经网络控制器的有关权值在线调整以适应被控对象的参数变化。给出了遗传算法对控制器的参数优化方法。仿真结果证明了控制策略的有效性。     

基于遗传算法的神经网络在局部放电模式识别中的应用

针对ＢＰ神经网络（ＮＮ） 在大型发电机局部放电模式识别中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点的问题,提出采用遗传算法（ＧＡ） 作为神经网络的学习算法．并且根据神经网络结构的特点,构造了新的遗传算子．结果表明,与ＢＰ神经网络相比,ＧＡ 神经网络的收敛性能和推广能力都有了明显提高     

一种新型BP网络算法及其在故障诊断专家系统中的应用

根据ＢＰ算法的基本理论,针对ＢＰ算法收敛速度慢,提出了一种加快ＢＰ算法收敛速度的变步长ＢＰ算法,并将其应用到变频调速故障诊断专家系统中,加快了专家系统的推理速度,有效地诊断了变频调速系统在运行中发生的故障．