基于差异进化算法的人工神经网络快速训练研究

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理、模式识别等领域。而遗传算法则是模拟生物的进化现象(选择、交叉、变异等),来表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。由于神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此将两种方法相互结合,必能达到取长补短的目的。将近年来提出的遗传算法的一种——差异进化算法DE(DifferentialEvolution)与原有的LM算法相结合,构造了DE-LM算法,并通过实例验证了它具有收敛速度快和不易陷入局部最小的特点。