%0 Journal Article
%T 自适应遗传优化BP网络的研究与应用
%A 庄家俊
%A 刘琼
%J 北京邮电大学学报
%P 41-45
%D 2012
%R 10.13190/jbupt.201205.41.252
%X 针对遗传算法易出现种群多样性被破坏、早熟收敛的问题,在Srinivas的自适应遗传算法(AGA)的基础上,引入种群多样性的度量参数,提出一种改进的自适应遗传算法(MAGA),利用种群多样性和适应度的变化趋势调整交叉和变异概率,继而提出基于MAGA优化BP(back-propagation)神经网络的流量分类方法(MAGA+BP),兼顾了MAGA和BP算法分别在搜索全局和局部最优解方面的优势.在剑桥大学共享的网络流量数据上进行了仿真实验,结果表明,MAGA较好地维持了种群的多样性,克服了AGA早熟收敛的问题,搜索到最优解的适应度提高了10.17%,MAGA+BP方法对流量数据具有较好的分类效果.
%K 自适应遗传算法
%K 种群多样性
%K BP网络
%K 流量分类
%U http://www.buptjournal.cn/CN/abstract/abstract1312.shtml