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前向神经网络参数估计中的进化规划
被引量：
3
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作者
陈小平
于盛林
刘文波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001年第5期35-37,共3页
人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神...
人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神经网络参数估计中的应用，结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明采用进化规划得到的网络参数是最优的，神经网络的性能优于基于BP算法的神经网络性能。
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关键词
进化规划
神经网络
参数估计
BP算法
误差反传训练算法
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职称材料
题名
前向神经网络参数估计中的进化规划
被引量：
3
1
作者
陈小平
于盛林
刘文波
机构
南京航空航天大学测试工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001年第5期35-37,共3页
基金
国家自然科学基金项目资助!(批准号:59677021)
文摘
人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神经网络参数估计中的应用，结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明采用进化规划得到的网络参数是最优的，神经网络的性能优于基于BP算法的神经网络性能。
关键词
进化规划
神经网络
参数估计
BP算法
误差反传训练算法
Keywords
： evolutionary programming，neural network，parameter estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
前向神经网络参数估计中的进化规划
陈小平
于盛林
刘文波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001
3
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