基于遗传算法的BP神经网络的应用.doc
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基于遗传算法的BP神经网络的应用.doc
19基于遗传算法的BP神经网络的应用----非线性函数拟合摘要人工神经网络在诸多领域得到应用如信息工程、自动控制、电子技术、目标识别、数学建模、图像处理等领域并且随着神经网络算啊发的不断改进以及其他新算法的结合使其应用的领域越来越广。BP神经网络是目前神经网络领域研究最多应用最广的网络但BP神经网络学习算法易陷入局部极小的缺陷本文采用遗传算法来优化BP神经网络的性能。首先采用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值然后将这些优化值赋
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基于自适应遗传算法的BP神经网络预测研究及应用.docx
基于自适应遗传算法的BP神经网络预测研究及应用一、引言BP神经网络已经成为一种广泛应用于函数近似、模式识别、分类、预测等问题上的图像识别算法。然而,BP神经网络具有训练速度慢和容易陷入局部极小值等缺点,自适应遗传算法可以很好地克服这些问题,因此,研究基于自适应遗传算法的BP神经网络预测成为了一个非常有价值的课题。二、BP神经网络原理及其问题BP神经网络是一种全连接的前向反馈神经网络,其基本结构由输入层、隐层和输出层组成。BP神经网络通过若干次训练来寻找最优的连接权值和偏置值,以达到将输入变量映射到输出变量