【摘 要】
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为解决人工神经网络训练中陷入局部极小值问题,对遗传算法中的变异模型作了分析和改进,采用了一维搜索方法以确定最优变异因子,首先由进退法确定最优变异因子存在的区间,然后
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为解决人工神经网络训练中陷入局部极小值问题,对遗传算法中的变异模型作了分析和改进,采用了一维搜索方法以确定最优变异因子,首先由进退法确定最优变异因子存在的区间,然后运用黄金分割法以确定最优变异因子.结合一个实际算例,对最优变异因子和固定变异因子的应用效果进行了比较,结果表明基于最优变异因子的遗传算法能够更有效地克服局部极小点,有利于加速人工神经网络的训练过程.
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