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针对ＢＰ神经网络训练中的局部最优问题，提出了由改进的遗传算法ＥＧＡ训练ＢＰ神经网络的新方法。该方法克服了经典遗传算法的不足，通过自适应多点变异操作比较有效地克服了收敛过程中的振荡问题，因而提高了ＰＢ网络训练的速度，并且找到了合理的变异因子范围。
遗传算法与神经网络（Ⅰ）用改进的遗传算法训练神经网络
【摘 要】
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针对ＢＰ神经网络训练中的局部最优问题，提出了由改进的遗传算法ＥＧＡ训练ＢＰ神经网络的新方法。该方法克服了经典遗传算法的不足，通过自适应多点变异操作比较有效地克服了收敛过程中的振荡
【机 构】
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清华大学化学工程系
【出 处】
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化工学报
【发表日期】
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1996年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金,中国石化总公司资助
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