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遗传算法与神经网络(Ⅰ)──用改进的遗传算法训练神经网络
被引:22
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
陈方泽
论文数:
引用数:
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机构:
陈丙珍
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
何小荣
机构
:
[1]
清华大学化学工程系!北京
来源
:
化工学报
|
1996年
/ 03期
关键词
:
遗传算法;
神经网络;
自适应变异;
变异因子;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
O224 [最优化的数学理论];
学科分类号
:
摘要
:
针对BP(backpropagation)神经网络训练中的局部最优问题,提出了由改进的遗传算法EGA训练BP神经网络的新方法.该方法克服了经典遗传算法的不足,通过自适应多点变异操作比较有效地克服了收敛过程中的振荡问题,因而提高了BP网络训练的速度,并且找到了合理的变异因子范围.
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[1]
一种新的BP神经网络培训方法
何小荣
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陈丙珍
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清华大学化工系
陈丙珍
胡山鹰
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清华大学化工系
朱振伟
[J].
化工学报,
1994,
(05)
: 573
-
579
[2]
Whitley D. Parallel Computing . 1990
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