基于遗传神经网络的混合气体识别研究

来源 :华中科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 12次 | 上传用户：zwb19860

【摘要】

：

针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7%降为12.1%,平均误差从

【作者】

：

王鹤周东祥宋委远吴筝

【机构】

：

华中科技大学电子科学与技术系

【出处】

：

华中科技大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2007年09期

【关键词】

：

遗传算法 BP神经网络遗传神经网络气体识别 genetic algorithm back-propagation neural network gene

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