【摘 要】
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传统的BP算法本质上是一种梯度算法,收敛速度慢,易陷入局部极值.遗传算法是一种全局性寻优算法,但用它来训练神经网络的权重时,训练精度不高.该文对GA的变异操作进行了改进,
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传统的BP算法本质上是一种梯度算法,收敛速度慢,易陷入局部极值.遗传算法是一种全局性寻优算法,但用它来训练神经网络的权重时,训练精度不高.该文对GA的变异操作进行了改进,使其更有效的训练神经网络的权重.改进的遗传算法不仅能以更快的学习速度收敛,而且具有较高的学习精度.在用单隐层BP网络进行函数逼近时,网络的逼近误差和隐层节点数之间存在着一种潜在的函数关系.由于直接获得网络的逼近误差函数非常困难,该文借用正交多项式的逼近误差函数来近似地描述网络逼近误差和隐层节点数之间的函数关系.在误差模型中存在几个可以修正的参数,误差函数参数的修正是在结构设计过程中进行的,而网络的结构设计是在误差函数参数的修正过程中完成的.
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