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摘要:
针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法.将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果.仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值.
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文献信息
篇名 基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法
来源期刊 杭州师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 前馈神经网络 网络训练 BP算法 分层遗传算法
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 135-138
页数 4页 分类号 TP18
字数 3040字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-232X.2008.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵青 漳州师范学院数学与信息科学系 8 44 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
前馈神经网络
网络训练
BP算法
分层遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
杭州师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-232X
33-1348/N
大16开
杭州市下沙高教园区学林街16号
1979
chi
出版文献量(篇)
2397
总下载数(次)
7
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