用GDR—GA、拆分组装法训练神经网络

来源 :武汉理工大学学报(信息与管理工程版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wujian

【摘要】

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阐述了BP神经网络输入样本的预处理过程,提出了输入样本最短距离的概念,并推出了减少输入层单元数的约束不等式;在此基础上再运用文献[1]所阐述的拆分组装方法,进一步减小了B

【作者】

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杨红涛李俊松

【机构】

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武汉理工大学,武汉理工大学

【出处】

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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)

【发表日期】

：

2004年1期

【关键词】

：

神经网络神经网络的拆分神经网络的组装遗传算法 neural network split of neural network assembly of n

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阐述了BP神经网络输入样本的预处理过程,提出了输入样本最短距离的概念,并推出了减少输入层单元数的约束不等式;在此基础上再运用文献[1]所阐述的拆分组装方法,进一步减小了BP网络的规模,每个子BP网单独学习,学习好后将权值组装,可构造成一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络;还阐述了每个子网采用的学习算法,即最速梯度-遗传算法(GDR-GA算法),该方法的应用在很大程度上克服了BP网学习时遇到的局部极小值问题.

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