基于BFGS的混合遗传算法在模糊神经网络识别中的应用

• 作者: 樊春天 许峰
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 BFGS算法 混合遗传算法 收敛性
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 3416字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的BP或GA对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小、识别率低下等问题,提出一种基于BFGS的混合遗传算法.其基本思想为:首先构造一种前馈型模糊神经网络结构,然后用遗传算法进化若干代后,当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值￡,则改用BFGS算法进行优化识别.仿真实验表明,对比GA该算法收敛速度较快,识别精度提高了约7％,能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许峰	安徽理工大学理学院	143	328	9.0	12.0
2	樊春天	安徽理工大学理学院	2	3	1.0	1.0