基于数值计算方法的BP神经网络及遗传算法的优化研究新编.pdf 免费在线阅读

  本文关键词：基于数值计算方法的BP神经网络及遗传算法的优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

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分类号UDf密级——编号一一一YUNNANNoRMALUNIVERSITY硕士研究生学位论文题目:基于数值计算方法的BP神经网络及遗传算法的优化研究学院盐篡扭盘堂曼焦皇盐盔堂瞳专业名称基趟麴堂研究方向组金熬堂研究生姓名丢佳要.学号导师姓名陶送堡!夏勉塑职称熬援2006年06月日摘要人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力,近年来引起了众多学者的兴趣与参与,已成为学术界跨学科的热门专题之一。在人工神经网络的实际应用中,约90%的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式,它也是前馈网络的核心部分,BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别,分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而,由于BP算法是一种梯度下降搜索方法,因而不可避免地存在固有的不足,如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点,对于较大的搜索空间,多峰值和不可微函数不能有效搜索到全局极小点。遗传算法作为一种智能化的全局搜索算法,自80年代问世以来便在数值优化、系统控制、结构优化设计等诸多领域的应用中展现出其特有的魅力,同时也暴露出许多不足和缺陷。如完全依赖概率随机地进行操作,虽然可以避免陷入局部极小,但受寻... 内容来自转载请标明出处.

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