利用云模型和遗传算法优化BP神经网络权值  

作　　者：吴立锋[1] 

机构地区：[1]中南民族大学计算机科学学院,湖北武汉430074

出　　处：《软件导刊》2011年第9期56-57,共2页Software Guide

基　　金：中南民族大学自然科学基金资助项目(No.YZQ09003)

摘　　要：标准BP算法主要根据训练样本确定神经网络的权值,由于BP算法采用沿梯度下降的搜索算法,因而其结果对初始权值非常敏感,收敛速度慢,易陷入局部极小。结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力,收敛速度快等特性优化神经网络的权值和阈值。分类实验结果表明,该算法比标准BP算法收敛速度快,分类正确率高。

关 键 词：云模型 遗传算法 标准BP算法 神经网络 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]