BP神经网络的遗传优化及其应用研究
来源期刊：江西理工大学学报2009年第5期
论文作者：吴翠琴 卢宏
关键词：神经网络; BP算法; 遗传算法;
摘 要：针对BP神经网络具有训练速度慢、容易陷入局部极小值的特点,在分析其训练算法本质的基础上,提出将遗传算法(GA)引入神经网络训练,优化神经网络的权值和阚值,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,形成了一种新的GA-BP神经网络.应用实例仿真结果表明,GA-BP神经网络具有全局搜索、快速收敛的特点,建立的模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力.
吴翠琴1，卢宏2
(1.江西理工大学,机电工程学院,江西,赣州,341000;
2.江西理工大学,信息工程学院,江西,赣州,341000)
摘要:针对BP神经网络具有训练速度慢、容易陷入局部极小值的特点,在分析其训练算法本质的基础上,提出将遗传算法(GA)引入神经网络训练,优化神经网络的权值和阚值,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,形成了一种新的GA-BP神经网络.应用实例仿真结果表明,GA-BP神经网络具有全局搜索、快速收敛的特点,建立的模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力.
关键词:神经网络; BP算法; 遗传算法;
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