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通过对简单ＧＡ的改进，提高神经网络模型辨识的精度与训练速度。同时克服神经网络易陷入局部极小值的缺点。使用实数编码，以神经网络的权值串级成个体。以数值优化计算的方便和精度为准则，并把相应的遗传操作改造成适合实数操作的形式，从而达到此单纯采用神经网络的反向传播法更加快速和高精度的目的。
采用遗传算法提高神经网络模型辨识的精度
【摘 要】
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通过对简单ＧＡ的改进，提高神经网络模型辨识的精度与训练速度。同时克服神经网络易陷入局部极小值的缺点。使用实数编码，以神经网络的权值串级成个体。以数值优化计算的方便和精度
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系
【出 处】
：
电气自动化
【发表日期】
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1999年1期
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