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期刊论文
基于改进遗传算法的神经网络控制
基于改进遗传算法的神经网络控制
来源 :火力与指挥控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yu0426
【摘 要】
:
神经网络结构简单,但训练容易陷入局部最优解,而遗传算法依照生物进化理论将群体进行选择交叉变异从而求取全局解。首先讨论了神经网络与遗传算法的结合方法,并针对传统遗传
【作 者】
:
张松兰
【机 构】
:
盐城工学院
【出 处】
:
火力与指挥控制
【发表日期】
:
2012年6期
【关键词】
:
神经网络
遗传算法
自适应
交叉概率
变异概率
neural network
genetic algorithm
self-adaptive
crosso
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神经网络结构简单,但训练容易陷入局部最优解,而遗传算法依照生物进化理论将群体进行选择交叉变异从而求取全局解。首先讨论了神经网络与遗传算法的结合方法,并针对传统遗传算法中存在的问题,采取一种改进的遗传算法,将两种智能控制方法相结合进行研究,仿真结果表明此算法能有效改善系统的响应指标。
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