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针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题，结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性，以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性，提出了云自适应遗传改进BP算法．该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值．由x条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率．实验结果表明：云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快．