|
|||||
|
|
| 基于遗传算法和BP神经网络的优化设计方法 | |
| 引用本文： | 于文莉,陈亚军,周伟忠,于文华.基于遗传算法和BP神经网络的优化设计方法[J].湖州师范学院学报,2004,26(2):56-58. |
| 作者姓名： | 于文莉 陈亚军 周伟忠 于文华 |
| 作者单位： | 1. 西华师范大学,计算机科学研究所,四川,南充,637002 2. 山东建筑工程学院,管理工程系,山东,济南,250014 3. 山东师范大学,数学科学学院,山东,济南,250014 |
| 基金项目： | 教育部青年专项课题 (EHA0 10 4 4 9) |
| 摘 要： | 随着生产规模的复杂化、多维化和非线性等复杂特性的增加，对生产中高效的优化技术要求也越来越迫切，利用并行遗传算法和BP网络的优点，提出采用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取，利用BP网络简单和可塑性强的优点来优化样本空间，以取得整体的优化效率。 |
| 关 键 词： | 遗传算法 人工神经网络 BP神经网络 权值 |
| 文章编号： | 1009-1734(2004)02-0056-03 |
| 修稿时间： | 2004年3月8日 |
Optimization Design Method Based on BP and GA |
|
| YU Wen-li ,CHEN Ya-jun ,ZHOU Wei-zhong ,YU Wen-hua.Optimization Design Method Based on BP and GA[J].Journal of Huzhou Teachers College,2004,26(2):56-58. | |
| Authors: | YU Wen-li CHEN Ya-jun ZHOU Wei-zhong YU Wen-hua |
| Institution: | YU Wen-li 1,CHEN Ya-jun 1,ZHOU Wei-zhong 2,YU Wen-hua 3 |
| Abstract: | With the complication, multiple dimension and nonlinearity of manufacturing scale, there is needed much more optimization technology. The authors take the advantage of parallel GA and BP to suggest an optimization design method based on BP and GA to obtain unitary efficiency, which uses the GA's parallel searching and solution space searching, to find the good parameters of the net, and then use the BP's simplicity and plasticity to optimize the sample space. |
| Keywords: | GA NN BP learning weight |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |