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针对遗传算法容易产生局值的问题,提出一种新的自适应遗传算法,改进遗传算子,通过比较两代之间的适应度评估值,选取适合的交叉率和变异率,保证了优秀个体进入下一代,而且避免了种群中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为0的情况.最后,将改进后的算法应用于库存控制模型,实验表明,改进后的自适应遗传算法能避免局值,提高网络的收敛速度,改善了网络的学习性能. 相似文献
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基于遗传算法和BP算法的混合算法 总被引:3,自引:1,他引:3
牛向阳 《河南科技大学学报(自然科学版)》2007,28(1):46-48
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. 相似文献
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基于实数编码遗传算法的多层神经网络BP算法 总被引:19,自引:0,他引:19
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。 相似文献
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在电磁重构问题中,将BP神经网络算法中最速下降的思想与GA结合,构造BP算子,利用GA的杂交、变异选择算子在全变量空间大概率搜索全局解,在解点附近用BP算子快速搜索收敛,提高搜索性能,应用混合算法重构分层生物组织各层电导率和厚度,数值计算结果表明,改进后的算法在搜索速度和精确度上明显提高,并具有较高的抗噪性能。 相似文献
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基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
BP(Back Propagation)神经网络在网络训练中存在着局部最优问题,其算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能.针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题,提出了一种由EGA(改进的遗传算法)确定网络拓扑结构和训练网络的方法,该方法通过实数编码、自适应多点变异等操作有效地优化了网络拓扑结构和网络参数,从而有效缩小了网络规模和提高了BP网络训练的速度以及收敛的有效性.最后结合了番茄常见病害诊断的实例说明了此方法的可行性. 相似文献
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BP网络学习参数模糊自适应算法的实现 总被引:8,自引:2,他引:6
前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,晃一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和录属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)的实现为例,验证了这种算法的改进、加速了BP网络的学习过程。 相似文献
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赵青 《杭州师范学院学报(自然科学版)》2008,7(2):135-138
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. 相似文献
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一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用 总被引:19,自引:0,他引:19
主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷,研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术,设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA,已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明,该算法具有较强的收敛性和鲁棒性,其应用效果很好。 相似文献
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亚级遗传算法(自适应遗传算法)的主要思想是根据具体优化问题的不同,在适宜的范围内,自动调整遗传算法的控制参数(群体规模、杂交率、变异率),以找到优化相应问题的最佳参数值,进而得到适应性较强的最优解.通过对四例实验函数的优化比较试验,结果表明亚级遗传算法比传统遗传算法具有更好的收敛性和更高的精度. 相似文献
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将遗传算法优化误差反传(BP)神经网络的数据挖掘方法应用于纳税评估,为税务机关申报征收与税务稽查的数据挖掘建立分类预测模型.从分析的结果可以看出,模型具有良好的预测效果,能为提高税收管理的针对性和有效性提出一些参考建议,以提高税收征管的水平. 相似文献
13.
研究了一种利用云模型来有效限制蚁群算法陷入局部最优解的方法。实验表明,该改进策略可使蚁群算法的全局搜索速度和优化性能均得到明显改善。 相似文献
14.
基于遗传算法和BP神经网络的结构损伤识别 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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针对传统的遗传算法在云环境中迭代次数多、耗时长的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,主要从执行时间及执行任务所需的费用两个方面来优化任务调度.通过建立任务调度模型,设计出相应的适应度函数、界限函数.仿真结果表明,在任务调度中运用改进的遗传算法,所需的平均等待时间要短,调度所需的费用也比传统的遗传算法要低. 相似文献
16.
为了全面优化BP神经网络,使之具有较好的泛化性能,改进并设计了一种遗传算法,并通过算法对比测试表明,改进后的遗传算法减少了内存占用量,保证了种群的多样性,提高了算法的运行速度和收敛效果。 相似文献
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基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法 总被引:13,自引:1,他引:12
给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法 相似文献
18.
王磊 《太原师范学院学报(自然科学版)》2006,5(2):17-19,37
将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统中,引入遗传算法作为其学习算法,提出遗传算法新的编码方案,并且在遗传操作中采用适应度的调整策略,通过仿真实验,表明该方法是有效的。 相似文献