基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

• 作者: 李军 申义彩
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 小生境遗传算法 非线性映射 遗传操作
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 135-138
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3475字
• 语种: 中文

摘要

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申义彩		12	38	4.0	6.0
2	李军		21	46	5.0	6.0