基于遗传算法的神经网络学习算法研究

• 作者: 严太山
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 关键词: 遗传算法 神经网络 BP算法 全局最优解
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5298.2007.01.010

摘要

为了克服神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人的经验的缺点,提出了一种改进的基于遗传算法的BP神中经网络学习算法.该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,首先利用遗传算法对神经网络结构、初始连接权和阈值以及学习率和动量因子进行全面进化设计,在解空间中定位出较好的搜索空间,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优.通过利用该算法对XOR问题求解,证明了该算法的有效性,其收敛速度和精度均优于基本BP算法和附加动量项的BP算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严太山	湖南理工学院计算机系	38	402	10.0	19.0