本文關鍵詞：基于多子代遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡

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【摘要】：針對BP算法的缺陷以及標準遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡權值和閾值的不足,為了提高算法的全局搜索能力,提出了采用自適應動態(tài)調整權值和閾值區(qū)間的多子代遺傳算法的BP神經網絡算法。上述算法由權值和閾值構成的父代種群交叉產生多于父代個體數(shù)量的多子代種群,根據當前多子代種群個體適應度值的變化而自適應調整搜索區(qū)間,并通過種群內部競爭操作保留具有更高適應度值的優(yōu)秀個體,從而使整個神經網絡具有較小的誤差和較快的收斂速度。仿真發(fā)現(xiàn),與采用標準遺傳算法的BP神經網絡算法相比,采用多子代遺傳算法的BP神經網絡算法具有更高的學習精度和更快的收斂速度。仿真結果證明,自適應動態(tài)調整權值和閾值區(qū)間的多子代遺傳算法對BP神經網絡的優(yōu)化優(yōu)于基本遺傳算法。
【作者單位】： 東北農業(yè)大學工程學院;
【關鍵詞】： 神經網絡 多子代 遺傳算法 優(yōu)化 仿真
【基金】：國家自然科學基金(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)算法訓練的多層前饋神經網絡,目卩BP神經網絡[1],由于其具有自學習、自適應和非線性映射能力等優(yōu)點[2’3],是目前最重要的、應用最廣的人工神經網絡算法之一。BP算法本質上是基于梯度下降的一

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本文編號：886246