基于遗传算法及其改进的进化神经网络算法

摘要：

提出一种基于改进遗传算法的彻底进化神经网络算法，并且命名为IGA-BP算法。在IGA-BP算法中，首先用遗传算法来全面解决和设计神经网络中的结构以及所有训『练参数，然后用训练的样本来找到最优解。该网络的缺点是，他的结构和神经训练参数是随机的，或由一个人的经验来解决的。IGA-BP算法可以用于电力变压器故障的诊断。在神经网络的基础上可以建立电力变压器故障诊断的模型。的例证结果表明，该算法在速度的收敛精度方面优于传统的BP算法。可以用该算法实现对电力变压器故障的快速且准确的判断。

关键词：遗传算法、神经网络算法：电力变压器故障：收敛速度、收敛精度、BP神经网络、IGA、BP算法、权值和阀值：动量因子、编码

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：180-180,166