【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
【机 构】
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北京航空航天大学,北京航空航天大学,北京航空航天大学
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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。
A fast genetic algorithm for multi-layer feedforward neural network learning is proposed. The evolutionary process of the algorithm is discussed. The weights of the multi-layer feedforward neural network are optimized. The initialization range of weights, Optimized choice. The simulation results show that the proposed algorithm has the advantages of fast convergence and high network approximation accuracy, which overcomes the problem that BP algorithm is apt to fall into local minima.
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