本文關(guān)鍵詞：GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能比較，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的在MATLAB軟件上擬合BP與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),比較傳統(tǒng)BP與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)的效果,并確定網(wǎng)絡(luò)模型。方法利用計生、衛(wèi)生部門聯(lián)合開展VCT服務(wù)影響因素分析結(jié)果的資料,研究采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,并通過"試錯法"確定隱含層神經(jīng)元數(shù),比較傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)的效果。結(jié)果 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)迭代步數(shù)更少、能更快地達到預(yù)設(shè)目標;在R2和調(diào)整R2無統(tǒng)計學差異的前提下,當隱含層神經(jīng)元為15時,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均比較穩(wěn)定,GA-BP擬合效果更好。結(jié)論 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模穩(wěn)定性高,GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能達到預(yù)設(shè)目標的次數(shù)更多,能達到全局最優(yōu),表明遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有可行性。
【作者單位】： 山西醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院衛(wèi)生統(tǒng)計學教研室;山西省醫(yī)藥衛(wèi)生期刊社;上海計劃生育科學研究所;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學基金項目(30872183)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network)是近年來應(yīng)用廣泛的一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的人工智能方法,它采用非線性并行處理方式,具有強大的學習和適應(yīng)能力,可用于影響因素分析。BP(backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非線性不確定性數(shù)學模型,是一種具有連續(xù)傳遞函數(shù)的多

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【相似文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能比較，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：279061