改进自适应遗传算法在BP神经网络学习中的应用

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摘要：针对遗传算法容易产生局值的问题,提出一种新的自适应遗传算法,改进遗传算子,通过比较两代之间的适应度评估值,选取适合的交叉率和变异率,保证了优秀个体进入下一代,而且避免了种群中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为0的情况.最后,将改进后的算法应用于库存控制模型,实验表明,改进后的自适应遗传算法能避免局值,提高网络的收敛速度,改善了网络的学习性能.

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/93903A/201004/35021212.html

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关键词：神经网络学习 BP神经网络 遗传算法 神经网络 网络学 BP神经网络 遗传算法 自适应