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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

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摘要

针对ＢＰ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ＰＢ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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来源
《化工学报》 |1996年第3期|280-286|共7页
作者
陈方泽; 陈丙珍;
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作者单位

不详;

不详;

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正文语种 CHI
中图分类牛顿-拉弗森（Newton-Raphson）法;
关键词
遗传算法; 神经网络; 变异因子; 优化算法;

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