智能优化算法优化 BP神经网络的函数逼近能力研究

陈骏; 傅成华; 郭辉

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智能优化算法优化 BP神经网络的函数逼近能力研究

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在工程应用中经常遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法精确建模。BP神经网络可以描述这些非线性系统的输入输出映射关系，但其自身也存在较明显的缺陷。应用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行优化，可弥补BP神经网络寻优时的缺陷。通过实例比较分析，两种优化算法有效提高了拟合精度。

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来源
《软件导刊》 |2015年第4期|70-72|共3页
作者
陈骏; 傅成华; 郭辉;
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作者单位

四川理工学院自动化与电子信息学院;

四川自贡643000;

四川理工学院自动化与电子信息学院;

四川自贡643000;

四川理工学院自动化与电子信息学院;

四川自贡643000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
BP神经网络; 遗传算法; 粒子群优化算法; 函数逼近;

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