排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
BP神经网络(BP-NN)因其自适应性、容错性和较强的泛化能力而得到广泛的研究及应用,但在实际应用中,却常常出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.该文的新算法利用基因表达式编程(GEP)具有的良好全局搜索能力,对神经网络结构、权值及阈值进行优化;结合反向传播算法(BP)的局部搜索能力,有效提高了神经网络的性能;针对传统GEP设计神经网络会使网络结构失去层次性的问题,提出基于增加结构域染色体编码方法的GEP层次有序BP神经网络优化算法(GEPO-NN),保证网络结构层次有序符合人脑分层处理模型:最后,通过仿真实验对比GEP和遗传算法(GA)对BP神经网络的优化性能.结果表明,GEPO-NN有明显的性能提高. 相似文献
1