基于改进量子遗传算法的小波神经网络优化及其软测量应用

• 作者: 周传华 钱锋
• 来源期刊: 华东理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 量子遗传算法 小波变换 小波神经网络 小生境 软测量
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 850-853
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3233字
• 语种: 中文

摘要

针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向.将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型.仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学化学工程联合国家重点实验室	223	3004	26.0	44.0
2	周传华	华东理工大学化学工程联合国家重点实验室	3	64	2.0	3.0