【摘 要】
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提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的模式分类模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其它模式分类模型相比较,结果证明该模型更优,分类精确度更令人满意的,所提出的方法是可行的。
【机 构】
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天津大学系统工程研究所,山东大学能源与动力学院,
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提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的模式分类模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其它模式分类模型相比较,结果证明该模型更优,分类精确度更令人满意的,所提出的方法是可行的。
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