利用云模型和遗传算法优化BP神经网络权值

• 作者: 吴立锋
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 遗传算法 标准BP算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 56-57
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2273字
• 语种: 中文

摘要

标准BP算法主要根据训练样本确定神经网络的权值,由于BP算法采用沿梯度下降的搜索算法,因而其结果对初始权值非常敏感,收敛速度慢,易陷入局部极小.结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力,收敛速度快等特性优化神经网络的权值和阈值.分类实验结果表明,该算法比标准BP算法收敛速度快,分类正确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴立锋	中南民族大学计算机科学学院	17	77	5.0	8.0