遗传算法在人工神经网络中的应用

被引：4

作者：

李伟超 ^{[1
,2
]}

李志刚 ^{[1
]}

杨旭海 ^{[1
]}

机构：

[1] 中科院国家授时中心

[2] 中国科学院研究生院

来源：

关键词：

BP算法; 人工神经网络; 遗传算法; 二次训练; 学习; 权值;

D O I：

10.13382/j.jemi.2008.s2.071

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算时间,是一种比较有效的方法。

引用

页码：170 / 173

页数：4

共 6 条

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