基于遗传模拟退火算法优化的BP神经网络

• 作者: 吕琼帅 王世卿
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数值优化 遗传模拟退火算法 BP神经网络 权值 泛化性
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 91-94
• 分类号: TP183
• 字数: 3061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2011.06.026

摘要

在研究标准BP神经网络的基础上,针对其存在的收敛速度慢、且容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种采用数值优化的方法来改进BP网络性能的新的混合神经网络模型.通过引入遗传模拟退火算法扩大了网络的权值更新空间,把得到最优权值赋予BP神经网络,从而使优化后的神经网络具有泛化性好,不易陷入局部极小值等优点.与标准BP神经网络进行比较,仿真结果表明,该网络模型能够达到比较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王世卿	郑州大学信息工程学院	44	299	9.0	15.0
2	吕琼帅	郑州大学信息工程学院	1	17	1.0	1.0