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针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据量子遗传算法具有全局寻优的特点,本文提出了一种新的训练神经网络的混合算法-QGA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法加快了收敛速度、提高了收敛速度。
利用量子遗传算法改进BP学习算法
【摘 要】
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针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据量子遗传算法具有全局寻优的特点,本文提出了一种新的训练神经网络的混合算法-QGA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表
【机 构】
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南昌航空大学计算机学院
【出 处】
：
计算机系统应用
【发表日期】
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2009年5期
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