【摘 要】
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在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下
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在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明了混合学习策略在较大程度上改进了神经网络的学习性能和泛化能力。
Adopting BP algorithm in adaptive hierarchical genetic algorithm (AHGA) can optimize the structure of neural network and make full use of the global optimization ability of genetic algorithm to search the possible extreme region of error in a wide range. By using BP algorithm Along the direction of the most rapid decline in error in the vicinity of the extremum rapid search, so as to achieve global optimal and rapid search of the organic combination. The prediction of chaotic time series signals shows that the hybrid learning strategy improves the learning performance and generalization ability of neural networks to a great extent.
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