自适应递阶遗传算法优化BP网络的程序设计

李方方; 赵英凯; 张兴华

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主要阐述了一种新的遗传算法-自适应递阶遗传算法的基本原理,解决了长期以来无法同时对神经网络拓扑结构和神经网络的权值和阈值进行优化的问题,设计了一个基于自适应递阶遗传算法的BP神经网络学习算法,给出了具体的程序设计,并且利用MATLAB平台进行仿真计算.实验结果表明,该算法比一般遗传算法具有明显的优越性,可以避免神经网络陷入局部最优,迅速优化网络的拓扑结构,提高了网络的学习性能,具有一定的实用性.

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来源
《计算机仿真》 |2007年第8期|159-162|共4页
作者
李方方; 赵英凯; 张兴华;
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作者单位

南京工业大学自动化学院;

江苏;

南京;

210009;

南京工业大学自动化学院;

江苏;

南京;

210009;

南京工业大学自动化学院;

江苏;

南京;

210009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 自适应递阶遗传算法; 优化;

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