一种基于CGA的改进BP神经网络模型

• 作者: 李大喜 李小喜 汪雄 陈浩光
• 来源期刊: 中国电子科学研究院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 基础理论
• 页码范围: 360-364,376
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5692.2014.04.007

摘要

针对BP神经网络存在的收敛速度慢和可能产生冗余结构等问题,采用混沌及其在遗传算法中应用的相关理论,设计了利用混沌遗传(CGA)算法对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优的改进措施,提出了一种基于混沌遗传的混合BP神经网络模型.经过实验分析,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪雄	装备学院装备采办系	8	6	1.0	2.0
2	李大喜	空军工程大学防空反导学院	20	60	5.0	7.0
3	陈浩光	装备学院装备采办系	2	8	1.0	2.0