【摘 要】
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BP神经网络（BP-NN）因其自适应性、容错性和较强的泛化能力而得到广泛的研究及应用,但在实际应用中,却常常出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.该文的新算法利用基因表达式编
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BP神经网络（BP-NN）因其自适应性、容错性和较强的泛化能力而得到广泛的研究及应用,但在实际应用中,却常常出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.该文的新算法利用基因表达式编程（GEP）具有的良好全局搜索能力,对神经网络结构、权值及阈值进行优化;结合反向传播算法（BP）的局部搜索能力,有效提高了神经网络的性能;针对传统GEP设计神经网络会使网络结构失去层次性的问题,提出基于增加结构域染色体编码方法的GEP层次有序BP神经网络优化算法（GEPO-NN）,保证网络结构层次有序符合人脑分层处理模型：最后,通过仿
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