【摘 要】
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该文的研究内容分为两部分.第一部分讨论了利用遗传算法优化神经网络的方法以及该方法在模式识别中的应用问题.在充分分析遗传算法GA和神经网络BP学习算法的各自的优缺点的基
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该文的研究内容分为两部分.第一部分讨论了利用遗传算法优化神经网络的方法以及该方法在模式识别中的应用问题.在充分分析遗传算法GA和神经网络BP学习算法的各自的优缺点的基础上,该论文利用GA和BP相结合的思想,研究了对较大规模神经网络的结构和权重以及其它参数的优化方法.与此同时,论文还提出了克服GA的未成熟收敛和加快GA收敛速度的一些技术.符号识别的和农业产量预测的实验结果表明,这些方法和技术有助于设计出行之有效的神经网络.第二部分讨论了基于遗传算法的二值图象模式匹配问题.该论文提出了将二值图象的模式匹配问题转化为多维空间组合搜索问题的新思维.同时,针对出现的严重的未成熟收敛问题,作者设计了改进的遗传算法来进行匹配搜索.实验表明,与传统的模式匹配方法相比较,该方法对原图象中位置、大小、角度不明确的对象的匹配抽取是有效的.
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