基于跳跃基因的GA-BP算法研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 1次 | 上传用户：jiachengpu

【摘要】

：

GA-BP学习算法往往会出现收敛速度慢,可能陷入局部极值的现象。针对以上问题,选取了自适应GA-BP(AGA-BP)算法,并在GA-BP算法和AGA-BP算法的基础上添加跳跃基因,称之为JG-GA-BP算法和JG-AGA-BP算法,用于解决分类问题。算法在遗传算法的基础上增加了跳跃基因算子,用于优化BP神经网络的结构参数,从而建立相应的神经网络拓扑模型。为验证添加跳跃基因后的学习算法的分类效果,将

【作者】

：

生龙许林林马晓雨吴迪

【机构】

：

河北工程大学信息与电气工程学院,河北省安防信息感知与处理重点实验室,河北工程大学土木工程学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

跳跃基因自适应算法分类神经网络 Jumping geneAdaptive algorithmClassificationNeural network

【基金项目】

：

河北省自然科学基金(F2018402251),河北省高等学校科学技术重点研究基金项目(ZD2016017),河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018087),邯郸市科学技术研究与发展计划项目(1721203048)

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