复杂样本分类系统的FAGABPNN法

• 作 者: 黄丽 唐万梅
• 机 构: 重庆师范大学数学与计算机科学学院
• 出 处: 重庆工学院学报(自然科学版)
• 发表日期: 2007年08期
• 关键词: 因子分析 遗传算法 BP神经网络 分类 factor analysis genetic algorithm BP neural network class
• 基金项目: 重庆市教委资助项目（KJ060818,KJ060804）,重庆师范大学校级科学研究项目（06XLB023）.

针对复杂样本的模式分类问题,提出了有效的因子分析法(FA)、遗传算法(GA)和BP神经网络(BPNN)相结合的FAGABPNN分类方法,基本思想是:首先利用因子分析法对输入样本降维,然后利用遗传算法和BP神经网络相结合的方法对系统进行建模.仿真结果表明,该系统为给复杂样本的分类提供了一条有效的途径.