【摘 要】
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本文首先分析遗传算法中杂交率和突变率对算法收敛的影响，提出自适应并行遗传算法，然后研究了该遗传算法对神经网络同时进行网络结构和连接权值的优化问题，最后将自适应并行遗传
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本文首先分析遗传算法中杂交率和突变率对算法收敛的影响，提出自适应并行遗传算法，然后研究了该遗传算法对神经网络同时进行网络结构和连接权值的优化问题，最后将自适应并行遗传算法应用于故障诊断神经网络的权值学习。结果表明自适应并行遗传算法能明显地提高神经网络的收敛速度和精度。
In this paper, we first analyze the influence of the hybridization rate and the mutation rate on the convergence of the algorithm, propose an adaptive parallel genetic algorithm, and then study the genetic algorithm to optimize the network structure and connection weights simultaneously in the neural network. Finally, Genetic Algorithm Applied to Weight Learning of Fault Diagnosis Neural Networks. The results show that adaptive parallel genetic algorithm can significantly improve the convergence speed and accuracy of neural networks.
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