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免疫遗传算法在BP神经网络中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能. 相似文献
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基于遗传算法的神经网络权值优化 总被引：15，自引：0，他引：15
针对BP算法学习效率低、收敛速度慢，以及易陷入局部最优等缺点，提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法——遗传算法(Genetic Algorithm)，并论述了它在BP神经网络中权值优化的问题。仿真结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的权值收敛速度快，并有效解决了BP算法易陷入局部最优的问题。 相似文献
4.
克隆选择算法收敛速度的研究是免疫计算理论领域中一个复杂而重要的问题,但是目前有关收敛速度的研究结果还相对较少。在克隆选择原理的基础上,引入混沌机制和基于抗体浓度和亲和度矢量矩的选择技术,提曲了一种混沌克隆选择算法（CCSA）。该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性保持机制和全局优化能力。取代传统的齐次Markov过程分析,采用一种新的纯概率方法,对CCSA算法的收敛速度问题进行了,分析,并给出了一种估计CCSA算法的收敛速度的方法。对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性。 相似文献
5.
测定了NH4Cl-NH4SCN-H2O三元体系在0℃和30℃时的溶解度和饱和溶液的折光率，绘制了相应的溶度图及折光率图，结果表明0℃和30℃时体系的等温溶度图均为简单共饱型，其溶度曲线和折光率曲线均由两支构成，在0℃和30℃时共饱点的组成NH4Cl和NH4SCN的质量分数分别为5．82％，51．39％；6．70％，61．88％． 相似文献
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