利用云模型和遗传算法优化BP神经网络权值

摘要：

标准BP算法主要根据训练样本确定神经网络的权值,由于BP算法采用沿梯度下降的搜索算法,因而其结果对初始权值非常敏感,收敛速度慢,易陷入局部极小。结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力,收敛速度快等特性优化神经网络的权值和阈值。分类实验结果表明,该算法比标准BP算法收敛速度快,分类正确率高。

关键词：云模型、遗传算法、标准BP算法、神经网络

所属期刊栏目：10

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中南民族大学自然科学基金资助项目YZQ09003

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：56-57