神经网络混合算法的应用研究

神经网络的应用范围非常广泛,尤其是在模式识别系统,根据神经网络算法的特点对进行识别数据量的系统,可靠性高,误差小。根据BP算法的特点结合遗传算法,算法过程中根据具体应用改变适应度函数,根据适应度值的大小提高系统判别的精度。先介绍神经网络算法的理论知识,对算法的关键问题进行分析,提出算法的改进方法,修改后的算法能够提高精度要求,确定输出的网络结构权值和阈值,最后通过对邮件过滤的实例进行验证。