利用量子遗传算法改进BP学习算法

• 作者: 叶水生 石海霞 郭荣传 闵泉
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 量子遗传算法 遗传算法 BP网络 神经网络 QGA-BP网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2636字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2009.05.014

摘要

针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据量子遗传算法具有全局寻优的特点,本文提出了一种新的训练神经网络的混合算法-QGA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法加快了收敛速度、提高了收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶水生	南昌航空大学计算机学院	51	396	9.0	17.0
2	闵泉	南昌航空大学计算机学院	2	15	2.0	2.0
3	郭荣传	南昌航空大学计算机学院	2	15	2.0	2.0
4	石海霞	南昌航空大学计算机学院	3	31	3.0	3.0