【摘 要】
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本文对基于改进遗传算法的多层神经网络BP算法进行了分析研究。文章指出，传统的BP算法本质上是一种梯度下降算法，因而不可避免的具有以下缺陷：收敛速度慢、易陷入局部极小值、误
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本文对基于改进遗传算法的多层神经网络BP算法进行了分析研究。文章指出，传统的BP算法本质上是一种梯度下降算法，因而不可避免的具有以下缺陷：收敛速度慢、易陷入局部极小值、误差函数必须可导、受网络结构的限制等；遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机的自适应搜索算法。文章论述了神经网络和遗传算法具体内容，详细分析了BP算法的不足之处，阐明了将神经网络和遗传算法结合的必要性和可行性。为了克服和改进BP算法的不足，本文采用改进的遗传算法对神经网络的结构、权值和阈值同时进行学习，实现了对BP网络结构和权值的同步优化。仿真试验结果表明，本算法能有效地提高Bp神经网络的优化效率。
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