一种用于BP神经网络训练的改进遗传算法

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摘要：引　言 　　近年来，人工神经网络已广泛应用于化工领域中的参数预测及故障诊断等方面［1,2］，其中最常用的是BP网络，它能够模拟很多映射关系［3,4］.但在BP网络的训练过程中，如何跳出局部极小点是一个难点，对此前人已有一些研究成果，其中包括改进的梯度下降搜索法(gradient descend research,GDR)［5］、模拟退火法(simulated annealing,SA)［6］和EGA算法(extended genetic algorithm)等［7,8］.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90316X/200110/5649220.html

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关键词：BP神经网络 遗传算法 神经网络 神经网 Simulated BP神经网络 局部极小点 遗传算法 评价函数 变异模型