| 基于遗传算法的神经网络学习算法研究 |
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| 引用本文： | 严太山.基于遗传算法的神经网络学习算法研究[J].湖南理工学院学报,2007,20(1):31-34. |
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| 作者姓名： | 严太山 |
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| 作者单位： | 湖南理工学院计算机系 湖南岳阳414000，西安理工大学计算机科学与工程学院，陕西西安710048 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 遗传算法 神经网络 BP算法 全局最优解 |
| 文章编号： | 1672-5298（2007）01-0031-04 |
| 收稿时间： | 2006-09-25 |
| 修稿时间： | 2006年9月25日 |
Research on neural network training algorithm based on genetic algorithm |
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| YAN Tai-shan.Research on neural network training algorithm based on genetic algorithm[J].Journal of Hunan Institute of Science and Technology,2007,20(1):31-34. |
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| Authors: | YAN Tai-shan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | genetic algorithm neural network BP algorithm global optimal solution |
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