基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

一种新型的混沌BP混合学习算法

将一种新的快速BP(FBP)算法和混沌优化相结合,提出了混沌BP算法(CBP算法).FBP算法吸收了误差函数的非线性信息,大大加快了BP算法的收敛速度,但它仍然采用梯度下降法,不可避免地存在局部极小的缺陷.混沌动力学具有遍历性、随机性的特点.能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,将混沌优化搜索引入FBP算法中,形成一种新型的混沌BP算法.它既能较快地局部收敛,又能全局收敛,避免了陷入局部极小的可能性.CBP算法为多层前馈网络的全局性收敛学习提供了一种有效的方法.     

基于遗传算法的神经网络学习算法研究

为了克服神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人的经验的缺点,提出了一种改进的基于遗传算法的BP神经网络学习算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,首先利用遗传算法对神经网络结构、初始连接权和阈值以及学习率和动量因子进行全面进化设计,在解空间中定位出较好的搜索空间,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优。通过利用该算法对XOR问题求解,证明了该算法的有效性,其收敛速度和精度均优于基本BP算法和附加动量项的BP算法。     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

本文就函数优化问题,结合遗传算法和 BP 算法的优点,提出一种新的混合算法。该算法既有较快的收敛速度又能以较大概率收敛到全局最优解,数值实验结果表明该算法显著优于遗传算法和 BP 算法。     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

遗传算法在BP网络权值学习中的应用

针对BP算法学习神经网络权值收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点 ,采用遗传算法学习BP网络的权值 ;并给出了“异或”(XOR)问题的仿真示例 ,通过比较 ,发现遗传算法不会陷入局部最优 ,有效地改善了收敛速度     

基于神经网络的全局寻优自适应BP学习算法

根据梯度算法中网络权值的演化规律，并基于终端吸引子，提出一种能全局寻优自适应的快速BP算法，该算法的基本思想足最小二乘算法，采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望值的误差的均方值为最小．同时，进行BP学习算法的稳定性和快速收敛问题分析研究．并进一步给出改善BP算法学习率修正、假饱和现象消除等训练结果的措施．     

利用遗传算法搜索全局最优的一种混合算法

把最速下降法与遗传算法相结合,提出了一种混合算法,该算法能使遗传算法离开“早熟收敛”状态,最终获得全局最优,对算法的收敛性进行了证明,数值仿真表明算法是有效的。     

基于实数编码遗传算法的多层神经网络BP算法

提出用实数编码的遗传算法来优化多层神经网络的权值,并且将遗传算法与ＢＰ算法结合,能有效地避免ＢＰ算法陷入局部极小和遗传算法过早收敛,实验结果令人满意。     

基于遗传算法和BP神经网络的结构损伤识别

鉴于BP神经网络需要较长的训练时间、易陷入局部极小值、网络权值和阈值难确定等不足。运用遗传算法全局寻优的特点对BP网络的权值和阈值进行优化。同时运用遗传算法进行网络训练,避免网络收敛于局部极小值。通过对一根单梁实验数据的识别,结果表明两者的结合能对结构进行准确的识别。     

遗传算法在BP神经网络学习中的应用

在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法．     

基于神经网络和遗传算法的桥梁参数优化方法与分析

在桥梁施工监控中,实测标高与理论预测标高存在差异的主要原因之一是理论计算参数存在偏差,因此对计算参数进行有效修正成为现代施工控制的一个关键问题。分析和确定了影响标高预测误差的主要参数,利用有限元分析建立了主要参数和标高之间的BP网络模型,该模型在一定参数取值范围内可以取代有限元模型预测标高,从而大大减少计算量。在建立的BP模型基础上,通过浮点编码的遗传算法对目标函数进行优化得到一组最优计算参数。对实际桥梁的计算分析表明,本文确定的分析参数物理意义明确,基于本文方法的修正能有效地提高标高预测精度,对类似桥梁的计算分析具有指导意义。     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

神经网络全局收敛快速算法在非线性建模中的应用

把神经网络当作结构已知的非线性系统,权系数的学习看成非线性系统的参数估计,给出前馈神经网络在线运行投影学习算法,理论上证明算法的全局收敛性,并讨论算法参数的选择范围．通过非线性时变系统的神经网络建模应用的仿真,验证算法的在线运行能力．     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法BP神经网络优化IRFPA非均匀性适应校正算法

本文具体研究了红外图像非均匀性校正算法中的基于场景类BP神经网络校正算法。针对BP神经网络算法运算量大、容易进入局部最小值、实时性能差的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络校正过程的算法。     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.