【摘 要】
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为了克服传统BP算法收敛速度慢和局部极小点等问题,提出了-种改进的BP网络训练方法,将改进的BP算法和遗传算法相结合.首先引入遗传算法中群体的概念,选取最好个体中的误差作
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为了克服传统BP算法收敛速度慢和局部极小点等问题,提出了-种改进的BP网络训练方法,将改进的BP算法和遗传算法相结合.首先引入遗传算法中群体的概念,选取最好个体中的误差作为最小误差,其次利用Gauss变异生成的两个小随机数作为BP算法中的学习率和冲量系数,实现对两个参数的动态调整,以达到对BP网络的权值优化的目的.实验结果表明,该方法有效提高了BP网络的收敛速度,在训练时间方面具有明显的优越性,具有较好的实用性.
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