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基于遗传克隆选择算法优化BP神经网络的地理信息预测研究
被引量：
2
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作者
梁勤欧
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2007年第10期29-31,53,共4页
针对BP神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题,提出基于遗传克隆选择算法(CLOGA)优化BP神经网络的流程,克服BP算法的一些缺陷。并通过湖北省人口预测问题进行效果检验,得到满意的结果。
关键词
遗传克隆选择算法
BP神经网络
地理信息预测
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职称材料
题名
基于遗传克隆选择算法优化BP神经网络的地理信息预测研究
被引量：
2
1
作者
梁勤欧
机构
武汉大学资源与环境科学学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2007年第10期29-31,53,共4页
基金
武汉大学地理信息系统教育部重点实验室开放研究基金资助项目(wd200608)
国家自然科学基金资助项目(70773089)
文摘
针对BP神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题,提出基于遗传克隆选择算法(CLOGA)优化BP神经网络的流程,克服BP算法的一些缺陷。并通过湖北省人口预测问题进行效果检验,得到满意的结果。
关键词
遗传克隆选择算法
BP神经网络
地理信息预测
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于遗传克隆选择算法优化BP神经网络的地理信息预测研究
梁勤欧
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2007
2
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