【摘 要】
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分析了误差反传算法,将改进差分进化算法和神经网络结合,采用常数变异交叉与自适应变异交叉的混合策略对网络的权值和阈值进行训练.并用2个典型问题对该网络和误差反传网络进
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分析了误差反传算法,将改进差分进化算法和神经网络结合,采用常数变异交叉与自适应变异交叉的混合策略对网络的权值和阈值进行训练.并用2个典型问题对该网络和误差反传网络进行仿真对比.结果表明:经改进差分进化算法训练的神经网络,收敛速度快、泛化性能好.
The algorithm of error back propagation is analyzed, the improved differential evolution algorithm is combined with the neural network, and the weight and threshold of the network are trained by the hybrid strategy of the crossover of the constant mutation and the adaptive mutation.The two typical problems are used to analyze the network and the error inverse The simulation results show that the neural network trained by the improved differential evolution algorithm has the advantages of fast convergence and good generalization performance.
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