一种用于BP神经网络训练的改进遗传算法

来源 :化工学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：editzhang

【摘要】

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引　言　　近年来，人工神经网络已广泛应用于化工领域中的参数预测及故障诊断等方面［1,2］，其中最常用的是BP网络，它能够模拟很多映射关系［3,4］.但在BP网络的训练过程中，如何跳出局部

【作者】

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周祥陈丙珍何小荣

【机构】

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清华大学化学工程系

【出处】

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化工学报

【发表日期】

：

2001年10期

【关键词】

：

BP神经网络局部极小点遗传算法评价函数变异模型化工生产应用 BP neural network local minimum GA evaluatio

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引　言　　近年来，人工神经网络已广泛应用于化工领域中的参数预测及故障诊断等方面［1,2］，其中最常用的是BP网络，它能够模拟很多映射关系［3,4］.但在BP网络的训练过程中，如何跳出局部极小点是一个难点，对此前人已有一些研究成果，其中包括改进的梯度下降搜索法(gradient descend research,GDR)［5］、模拟退火法(simulated annealing,SA)［6］和EGA算法(extended genetic algorithm)等［7,8］.

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