基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计

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摘要：BP（Back Propagation）神经网络在网络训练中存在着局部最优问题，其算法收敛过慢、局部收敛不理想，影响其工作性能．针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题，提出了一种由EGA（改进的遗传算法）确定网络拓扑结构和训练网络的方法，该方法通过实数编码、自适应多点变异等操作有效地优化了网络拓扑结构和网络参数，从而有效缩小了网络规模和提高了BP网络训练的速度以及收敛的有效性．最后结合了番茄常见病害诊断的实例说明了此方法的可行性．

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关键词：BP神经网络 遗传算法 优化设计 神经网络 神经网 改进遗传算法 BP神经网络结构 多点自适应变异 病害诊断