本文關(guān)鍵詞：基于多子代遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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【摘要】：針對BP算法的缺陷以及標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的不足,為了提高算法的全局搜索能力,提出了采用自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整權(quán)值和閾值區(qū)間的多子代遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。上述算法由權(quán)值和閾值構(gòu)成的父代種群交叉產(chǎn)生多于父代個體數(shù)量的多子代種群,根據(jù)當(dāng)前多子代種群個體適應(yīng)度值的變化而自適應(yīng)調(diào)整搜索區(qū)間,并通過種群內(nèi)部競爭操作保留具有更高適應(yīng)度值的優(yōu)秀個體,從而使整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較小的誤差和較快的收斂速度。仿真發(fā)現(xiàn),與采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,采用多子代遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有更高的學(xué)習(xí)精度和更快的收斂速度。仿真結(jié)果證明,自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整權(quán)值和閾值區(qū)間的多子代遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化優(yōu)于基本遺傳算法。
【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多子代 遺傳算法 優(yōu)化 仿真
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31071331) 公益性行業(yè)科研專項基金(20130311-3)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 1引言 1986年Rumelhart和McClelland提出了一種誤差反向傳播(Back Propagation,BP)算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),目卩BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1],由于其具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和非線性映射能力等優(yōu)點[2’3],是目前最重要的、應(yīng)用最廣的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一。BP算法本質(zhì)上是基于梯度下降的一

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本文編號：886246