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提出了一种用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法,论述了其算法的进化过程并对多层前馈神经网络的权值进行了优化,对权值的初始化范围以及输入层节点进行了优化选择.仿真试验结果表明,该算法收敛速度快,网络逼近精度高,克服了BP算法易于陷入局部极小的问题.
用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法
【摘 要】
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提出了一种用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法,论述了其算法的进化过程并对多层前馈神经网络的权值进行了优化,对权值的初始化范围以及输入层节点进行了优化选择.仿真
【机 构】
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北京航空航天大学
【出 处】
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航空制造技术
【发表日期】
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2004年期
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