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| 遗传算法优化BP神经网络的非线性函数拟合研究 | |
| 引用本文： | 王光明,王爱平.遗传算法优化BP神经网络的非线性函数拟合研究[J].赤峰学院学报(自然科学版),2014(22):29-32. |
| 作者姓名： | 王光明 王爱平 |
| 作者单位： | 安徽大学 计算机科学与技术学院,安徽 合肥,230601 |
| 摘 要： | 传统的BP神经网络收敛速度慢,以及该算法的不完备性,易陷于局部极小,全局最优无法保证能收敛到等缺点.针对BP神经网络的缺陷,该文提出了遗传算法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,使得训练了BP神经网络预测模型得到了最优解.采用遗传算法优化BP神经网络的算法,并以此结合算法来研究非线性函数拟合的问题.从实验结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络的非线性函数拟合具有较强的收敛性和鲁棒性,并且有了更高的预测精度. |
| 关 键 词： | 神经网络 BP神经网络 遗传算法 非线性函数 |
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