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重庆大学学报 2007
基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2007.04.021 Keywords: 改进遗传算法,BP神经网络结构,多点自适应变异,病害诊断,改进的遗传算法,神经,网络自适应,优化设计,Genetic,Algorithms,Based,Network,Design,Neural,病害诊断,番茄,结合,有效性,速度,网络规模,网络参数,操作,变异,实数编码,方法,训练网络 Abstract: 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.
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