基于动态距离寻优的遗传神经网络优化算法

• 作者: 何春 陈海英
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 动态距离
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 窑工业技术窑
• 页码范围: 208-210
• 页数: 3页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 2579字
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络算法存在收敛速度慢，易陷入局部极小值的缺陷，导致应用效果差，错误率高的问题，利用遗传算法全局搜索能力强的优点对BP神经网络的缺陷进行改进，提出一种基于动态距离寻优的遗传神经网络优化算法。采用BP神经网络构建信道分类器，通过动态距离的观点对遗传算法优化，增强寻优能力，消除计算中的模糊性和不确定性，对神经网络权值实现优化，最终完成算法优化平衡。仿真结果表明，相对于传统遗传优化月孕神经网络算法，改进算法收敛速度快，应用的误码率降低，获得更好的收敛特性和均衡效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈海英	华中农业大学楚天学院	14	36	3.0	5.0
2	何春		8	16	2.0	4.0