集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究

来源 :西南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：shiyiyiyiyi

【摘要】

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针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网

【作者】

：

汪璇谢德体吕家恪武伟

【机构】

：

西南大学计算机与信息科学学院,重庆市数字农业重点实验室

【出处】

：

西南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2007年7期

【关键词】

：

遗传算法(GA) 模拟退火算法(SA) 混合学习策略 BP神经网络 genetic algorithm （GA） simulated annealing al

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针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性.

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