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| 遗传算法在人工神经网络中的应用 | |
| 李伟超; 李志刚; 杨旭海 | |
| 2008 | |
| 发表期刊 | 电子测量与仪器学报
 |
| ISSN | 1000-7105 |
| 卷号 | v.22期号:S2页码:170-173 |
| 摘要 | 为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算时间,是一种比较有效的方法。 |
| 部门归属 | 高精度时间传递与精密测定轨研究室 |
| 关键词 | Bp算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://210.72.145.45/handle/361003/2276 |
| 专题 | 高精度时间传递与精密测定轨研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李伟超,李志刚,杨旭海. 遗传算法在人工神经网络中的应用[J]. 电子测量与仪器学报,2008,v.22(S2):170-173. |
| APA | 李伟超,李志刚,&杨旭海.(2008).遗传算法在人工神经网络中的应用.电子测量与仪器学报,v.22(S2),170-173. |
| MLA | 李伟超,et al."遗传算法在人工神经网络中的应用".电子测量与仪器学报 v.22.S2(2008):170-173. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 遗传算法在人工神经网络中的应用.pdf（949KB） | 限制开放 | -- | 请求全文 | |||
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