【摘 要】
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遗传算法是借鉴生物学的自然选择和遗传进化机制,通过作用于染色体上的基因寻找优良的染色体,求到待解问题最优解的一个近似解。针对遗传算法易陷入局部最优解的不足,采用改进的
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安市环保局灞桥分局环境监测站
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遗传算法是借鉴生物学的自然选择和遗传进化机制,通过作用于染色体上的基因寻找优良的染色体,求到待解问题最优解的一个近似解。针对遗传算法易陷入局部最优解的不足,采用改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立有广泛搜索能力和很强的局部精化能力的IGA—GP算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,优化的原理是运用GP自动生成BP正向计算过程中隐含层到输出层的函数关系式,此函数关系式可随着训练样本的变化而自动调整,使得新加入的样本影响已学习完的样本的问题得到最终解决,因而可进一步增强BP网络的自适应能力
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