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在分析GA-BP算法不足的基础上,通过对GA算法中的相应算子进行改进设计,从而有效避免了GA算法中的出现局部次优的情况,并把GA算法产生的最优个体作为BP神经网络的连接权值和阈值,应用于手写体数字识别过程中。实验结果表明,改进的GA-BP算法可以提高BP网络的学习速度和识别效果。
一种改进的GA-BP算法在手写体数字识别的应用研究
【摘 要】
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在分析GA-BP算法不足的基础上,通过对GA算法中的相应算子进行改进设计,从而有效避免了GA算法中的出现局部次优的情况,并把GA算法产生的最优个体作为BP神经网络的连接权值和阈值,应用于手写体数字识别过程中。实验结果表明,改进的GA-BP算法可以提高BP网络的学习速度和识别效果。
【机 构】
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江苏科技大学张家港校区
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2010年12期
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