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基于遗传算法的人工神经网络
被引量：
69
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作者
李伟超
宋大猛
陈斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第2期316-318,共3页
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。
关键词
BP算法
人工神经网络
遗传算法
二次训练
学习
权值
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题名
基于遗传算法的人工神经网络
被引量：
69
1
作者
李伟超
宋大猛
陈斌
机构
中国科学院国家授时中心
西北工业大学计算机学院
中国航天科工集团第二研究院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第2期316-318,共3页
文摘
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。
关键词
BP算法
人工神经网络
遗传算法
二次训练
学习
权值
Keywords
BP algorithm
artificial neural network （ANN）
genetic algorithm （GA）
second training
learn
weight
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于遗传算法的人工神经网络
李伟超
宋大猛
陈斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006
69
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