%0 Journal Article
%T 基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计
%A 柴毅
%A 尹宏鹏
%A 李大杰
%A 张可
%J 重庆大学学报
%D 2007
%R 10.11835/j.issn.1000-582X.2007.04.021
%X BP(BackPropagation)神经网络在网络训练中存在着局部最优问题,其算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能.针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题,提出了一种由EGA(改进的遗传算法)确定网络拓扑结构和训练网络的方法,该方法通过实数编码、自适应多点变异等操作有效地优化了网络拓扑结构和网络参数,从而有效缩小了网络规模和提高了BP网络训练的速度以及收敛的有效性.最后结合了番茄常见病害诊断的实例说明了此方法的可行性.
%K 改进遗传算法
%K BP神经网络结构
%K 多点自适应变异
%K 病害诊断
%K 改进的遗传算法
%K 神经
%K 网络自适应
%K 优化设计
%K Genetic
%K Algorithms
%K Based
%K Network
%K Design
%K Neural
%K 病害诊断
%K 番茄
%K 结合
%K 有效性
%K 速度
%K 网络规模
%K 网络参数
%K 操作
%K 变异
%K 实数编码
%K 方法
%K 训练网络
%U http://qks.cqu.edu.cn/cqdxzrcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200704145&flag=1