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提出一种用于优化模糊神经网络控制器参数的GA—BP混合算法，该算法一方面由遗传算法保证学习的全局收敛性，克服梯度法对初始值的依赖性和局部收敛问题；另一方面，与“精确的”梯度学习算法的结合也克服了单纯遗传算法所带有的随机性和概率性问题，有助于提高它的搜索效率。仿真结果证明了算法的有效性。
一种基于GA—BP混合算法的模糊神经网络控制器
【摘 要】
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提出一种用于优化模糊神经网络控制器参数的GA—BP混合算法，该算法一方面由遗传算法保证学习的全局收敛性，克服梯度法对初始值的依赖性和局部收敛问题；另一方面，与“精确的”梯度
【机 构】
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武汉理工大学自动化学院,武汉大学东胡分校,武汉大学资源与环境学院
【出 处】
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电气自动化
【发表日期】
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2008年2期
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