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该文将遗传算法升到对神经网络权重的优化,不必对B－P网络的参数进行调试,降低了其学习过程的计算量,也避免原算法陷入局部最优的可能性.得到参数影响遗传优化效果的规律,而且遗传算法在本问题中具有很强的鲁棒性.
遗传算法与神经网络模型的结合
【摘 要】
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该文将遗传算法升到对神经网络权重的优化,不必对B－P网络的参数进行调试,降低了其学习过程的计算量,也避免原算法陷入局部最优的可能性.得到参数影响遗传优化效果的规律,而且
【机 构】
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甘肃工业大学焊接研究所
【出 处】
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微型电脑应用
【发表日期】
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1998年1期
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