基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练

• 作者: 尚福华 曹茂俊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 双链量子遗传算法 过程神经元网络 学习算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 407-410
• 页数: 4页
• 分类号: TPL83
• 语种: 中文

摘要

基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛.针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案.首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数.完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性.在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此町扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚福华	大庆石油学院计算机与信息技术学院	35	263	9.0	14.0
2	曹茂俊	大庆石油学院计算机与信息技术学院	12	67	5.0	8.0