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摘要:
BP网络模型己成为神经网络的重要模型之一,在很多领域得到了应用,但它也存在一些不足。如从数学上看,它是一个非线性优化问题,这就不可避免地存在局部极小点问题;BP网络学习算法收敛速度较慢,且收敛速度与初始权值的选择有关;网络的结构设计,即隐层及节点数的选择尚无理论直到,而是根据经验选取。本文针对BP算法局部极值的缺点,考虑将遗传算法和 BP算法结合,进行对 BP神经网络进行优化。用遗传算法优化神经网络,主要包括三个方面:连接权的进化、网络结构的进化,学习规则的进化。
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文献信息
篇名 基于遗传算法和BP神经网络的PID控制方法的交流伺服系统研究
来源期刊 科技视界 学科
关键词 GA-BP神经网络 遗传算法 学习规则
年,卷(期) 2013,(35) 所属期刊栏目 IT 论坛
研究方向 页码范围 71-71,82
页数 2页 分类号
字数 2306字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张玲 11 10 2.0 2.0
2 易湘斌 35 35 3.0 4.0
3 常文春 14 37 3.0 5.0
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