论优化BP神经网络的一种改进遗传算法  

An Improved Genetic Algorithm for Optimizing BP (Back Propagation) Neural Network

作　　者：何士龙[1] 苏子林[1] 

机构地区：[1]鲁东大学交通学院,山东烟台264025

出　　处：《科技情报开发与经济》2011年第1期119-121,共3页Sci-Tech Information Development & Economy

摘　　要：为了全面优化BP神经网络,使之具有较好的泛化性能,改进并设计了一种遗传算法,并通过算法对比测试表明,改进后的遗传算法减少了内存占用量,保证了种群的多样性,提高了算法的运行速度和收敛效果。In order to optimize completely BP neural network to make it have better generalization performance,this paper improves and designs a genetic algorithm,and through the comparison and test of algorithms,shows that the improved genetic algorithm reduces the memory footprint,guarantees the population diversity,and improves the algorithm running speed and convergence effect.

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 内存占用量 种群多样性 运行速度 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]