基于遗传算法的人工神经网络

被引：67

作者：

李伟超 ^{[1
]}

宋大猛 ^{[2
]}

陈斌 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国科学院国家授时中心

[2] 西北工业大学计算机学院

[3] 中国航天科工集团第二研究院所

来源：

计算机工程与设计 | 2006年 / 02期

关键词：

BP算法; 人工神经网络; 遗传算法; 二次训练; 学习; 权值;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2006.02.043

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。

引用

页码：316 / 318

页数：3

共 9 条

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