本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)值計(jì)算方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法的優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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分類(lèi)號(hào)UDf密級(jí)——編號(hào)一一一YUNNANNoRMALUNIVERSITY碩士研究生學(xué)位論文題目:基于數(shù)值計(jì)算方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法的優(yōu)化研究學(xué)院鹽篡扭盤(pán)堂曼焦皇鹽盔堂瞳專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)基趟麴堂研究方向組金熬堂研究生姓名丟佳要.學(xué)號(hào)導(dǎo)師姓名陶送堡!夏勉塑職稱(chēng)熬援2006年06月日摘要人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法都是將生物學(xué)原理應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)的仿生學(xué)理論成果。由于它們具有極強(qiáng)的解決問(wèn)題的能力,近年來(lái)引起了眾多學(xué)者的興趣與參與,已成為學(xué)術(shù)界跨學(xué)科的熱門(mén)專(zhuān)題之一。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中,約90%的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是采用BP網(wǎng)絡(luò)或者是它的變化形式,它也是前饋網(wǎng)絡(luò)的核心部分,BP網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別,分類(lèi)、數(shù)據(jù)壓縮等。現(xiàn)已成為人工智能研究的重要領(lǐng)域之一。然而,由于BP算法是一種梯度下降搜索方法,因而不可避免地存在固有的不足,如收斂速度慢、易陷入誤差函數(shù)的局部極小點(diǎn),對(duì)于較大的搜索空間,多峰值和不可微函數(shù)不能有效搜索到全局極小點(diǎn)。遺傳算法作為一種智能化的全局搜索算法,自80年代問(wèn)世以來(lái)便在數(shù)值優(yōu)化、系統(tǒng)控制、結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用中展現(xiàn)出其特有的魅力,同時(shí)也暴露出許多不足和缺陷。如完全依賴(lài)概率隨機(jī)地進(jìn)行操作,雖然可以避免陷入局部極小,但受尋... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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