基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究

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摘要：针对BP神经网络结构由于特征维数增多变得复杂，以及网络易陷入局部极值点，提出了粗糙集和改进遗传算法结合共同优化神经网络的方法。首先利用粗糙集对样本空间进行属性约简，降低特征维数，进而简化BP神经网络的结构；然后训练过程中先用改进的遗传算法全局搜索网络的权值和阀值，再使用BP算法局部搜索细化，避免网络过早收敛。试验分析证明优化后BP神经网络比传统BP网络的预测精度得到了极大提高，泛化能力得到了增强，说明了该方法的可行性、有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91782X/201204/42974017.html

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关键词：遗传算法优化 BP神经网络 遗传算法 神经网络 神经网 BP神经网络 粗糙集 遗传算法 属性约简 局部极值