[1]谢文阁 王福全 佟玉军 姜悦岭 贾 丹.一种 GA-BP 算法的研究及性能分析[J].大众科技,2014,16(04):24-37.
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一种 GA-BP 算法的研究及性能分析
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
第16卷
期数:
2014年04期
页码:
24-37
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2014-12-24

文章信息/Info

Title:
Research and performance analysis of a GA-BP algorithm
文章编号:
1008-1151(2014)04-0024-03
作者:
谢文阁 王福全 佟玉军 姜悦岭 贾 丹
(辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁 锦州 121001)
关键词:
遗传算法神经网络种群变异适应度
Keywords:
Genetic algorithms neural network population mutation fitness
分类号:
TP183
文献标志码:
A
摘要:
遗传算法具有搜索全局最优解的能力,并且有很强的鲁棒性,而 BP 算法具有很好的泛化能力和非线性映射能 力,基于两种算法的特点,设计了一种 GA-BP 算法,该算法将遗传算法应用到神经网络中权值和阈值的优化中,将最优解的分 布范围缩小,然后通过 BP 算法进行再次优化和精确求解,以防止神经网络陷入局部极小点,从而达到加速收敛、减少训练次 数的目的;并且通过对比实验给出该算法的可行性和有效性分析,进一步验证了该算法在收敛速度和误差精度上的优越性
Abstract:
Genetic algorithm has ability of searching the global optimal solution and strong robustness, and BP algorithm has better ability of generalization and nonlinear mapping, according to the characteristics of two algorithms, a GA-BP algorithm is designed. In this algorithm, genetic algorithm is applied to the optimization of Neural Network weights and thresholds to reduce distribution range of optimal solution,then using BP algorithm for re-optimization and exact solving in order to prevent the Neural Network into a local minima, thus achieving the purpose of accelerating convergence and reducing training times; the analysis on feasibility and effectiveness of this algorithm is given by comparative experiments, it further verifies the superiority of this algorithm in convergence rate and error precision.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2014-03-11 【作者简介】谢文阁(1966-),男(满族),辽宁锦州人,辽宁工业大学电子与信息工程学院教授,硕士生导师,从事数 据仓库、数据挖掘研究。
更新日期/Last Update: 1900-01-01