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基于遗传——模拟退火算法的过程神经网络的训练及应用

         

摘要

过程神经网络是一种新型的神经网络,其输入及权值皆为时变函数,因此存在学习算法复杂度高、对初值敏感的问题.本文鉴于BP算法的不足提出了一种过程神经网络的学习算法,将输入函数和网络权值按正交基展开的过程神经网络,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的方式进行网络训练,既避免了陷入局部最优解,又克服了模拟退火算法达到最优解造成的迭代次数增加问题,使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度,文中给出相应的学习步骤和参数选取方法,同时以水淹层识别实验为例,验证了算法的有效性.

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