本文關(guān)鍵詞：一種基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第３９卷第５期 ２００３年９月

南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)）
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＮＡＮＪ ＩＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ

、ｂ１．３９。Ｎｏ ５ Ｓｅｐｔ．，２００３

（ＮＡＴＵＲＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥＳ）

一種基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用’
王崇駿“，于汶滁，陳兆乾

，謝俊元
（南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)塞，南京，２１００９３） 摘要： 主要分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的特點(diǎn)和存在的一些缺陷，研究了遺傳算法和ＢＰ神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法ＢＰ— ＧＡ，已應(yīng)用于肺癌早期細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)中．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較強(qiáng)的收斂性和魯棒 性，其應(yīng)用效果很好 關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，軟計(jì)算 中圖分類號(hào)：ＴＰ
１８３

Ａ ＢＰ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ

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Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｎｄ Ｉｔｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｗａｎｇ Ｃｋｏｎ９０“ｎ，Ｙｕ Ｗｊ＂．朧，Ｃｈｅｒｔ Ｚｈａｏ－Ｏｉａｎ，ⅪＰ Ｊｕｎ—Ｙｕａｎ
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作為對(duì)人類智能研究的重要組成部分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直是人工智能、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、 心理學(xué)、行為學(xué)等學(xué)科共同關(guān)心的焦點(diǎn)自２０世紀(jì)８０年代以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究吸引了大
＊基金項(xiàng)目：江蘇省自然科學(xué)基金（ＢＫ２００１２０２，ＢＫ２００２０８１） 收稿日期：２００２—０９—３０ ¨通訊聯(lián)系人。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｊｗａｎｇ＠ｍ ｎｊｕ．ｅｄｕ ｃｎ

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)）

第３９卷

批研究人員的注意，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型、學(xué)習(xí)算法、開(kāi)發(fā)工具等方面進(jìn)行了廣泛深入的 探索，經(jīng)過(guò)多年的研究，在許多領(lǐng)域都取得了令人矚目的成就“１。． 從建�；驒C(jī)器學(xué)習(xí)的角度而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有多種方式，但其中都包括３個(gè)基本的要 素，即：網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元特性函數(shù)和學(xué)習(xí)算法．這３個(gè)要素的不完備造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在 以下幾個(gè)局限：（１）樣本數(shù)據(jù)要求高，樣本選擇比較困難；（２）計(jì)算速度慢，收斂與否不可控； （３）外推性比較差；（４）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果使輸入輸出呈非線性關(guān)系，吼至于訓(xùn)練得到的權(quán) 值和閿值不可理解；（５）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性比較困難等等， 正因?yàn)槿绱�，神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用效果完全取決于使用者的經(jīng)驗(yàn)．雖然Ｈｏｍｉｋ等人”１ 證明，僅有一個(gè)非線性隱層的前饋網(wǎng)絡(luò)就能以任意精度逼近任意復(fù)雜度的函數(shù)，但一些研究 者ｆ８１指出，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的配置和訓(xùn)練是ＮＰ問(wèn)題．在解決真實(shí)世界問(wèn)題時(shí)。由于缺乏問(wèn)題的先驗(yàn) 知識(shí)，往往需要經(jīng)過(guò)大量費(fèi)力耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)摸索才能確定臺(tái)適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練算法以及 參數(shù)設(shè)置，其應(yīng)用效果完全取決于使用者的經(jīng)驗(yàn)．即使采用同樣的方法解決同樣的問(wèn)題，由 于操作者不同，其結(jié)果也很可能大相徑庭 針對(duì)上面提到的問(wèn)題，有許多文獻(xiàn)都闡述了各自的觀點(diǎn)或算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用 的改進(jìn)方案．文獻(xiàn)［９］提出ＦＴＡＲＴｌ至ＦＴＡＲＴ４等一系列新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?結(jié)構(gòu)的角度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行研究．文獻(xiàn)［１０］對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可理解性、可擴(kuò)展性以及樣本 噪聲問(wèn)題進(jìn)行了研究． 遺傳算法（ＧＡ）是模擬自然選擇和遺傳的隨機(jī)搜索算法這一算法的提出之初是研究自 然系統(tǒng)的自適應(yīng)行為并設(shè)計(jì)具有自適應(yīng)功能的軟件系統(tǒng)．遺傳算法作為問(wèn)題求解和最優(yōu)化 的有效工具，從２０世紀(jì)８０年代末開(kāi)始就引起了學(xué)者的注意，至今已有大量的研究成果【Ｉｔ Ｊ． 遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引起許多學(xué)者的特別注意，這其中主要包括連接權(quán)系數(shù)的優(yōu) 化、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和學(xué)習(xí)規(guī)則的優(yōu)化．遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，已成功地用于從時(shí)間 序列分析來(lái)進(jìn)行財(cái)政預(yù)算．在這些系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練信號(hào)是模糊的，數(shù)據(jù)是有噪聲的， 一般很難正確給出每個(gè)執(zhí)行的定量評(píng)價(jià)．如果采用遺傳算法來(lái)學(xué)習(xí)，就能克服這些困難，顯 著提高系統(tǒng)性能．ＭｕｈｌｅｒＬｂｅｉｎ分析了多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)的局限性，甚至猜想下一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 將是遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)． １
１．１

ＢＰ網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法
ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（以下簡(jiǎn)稱ＢＰ）是應(yīng)用最廣泛也是最成熟的一種人工神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、模式識(shí)別、系統(tǒng)辨識(shí)、自適應(yīng)控制等領(lǐng)域常規(guī)的ＢＰ神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用要點(diǎn)是初值的選取和學(xué)習(xí)速率的設(shè)定，其主要的學(xué)習(xí)過(guò)程是：將輸入模式從輸入 層經(jīng)隱層單元逐層處理，并傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)． 如果在輸出層不能得到期望的輸出，則將誤差信號(hào)沿原來(lái)的連接通路反向傳播，通過(guò)修改各 神經(jīng)元的權(quán)值，使誤差信號(hào)最�。� 通常采用的方法是梯度下降法，即擴(kuò)展的８規(guī)則，因此在算法上就要求神經(jīng)元的特性函 數(shù)必須是可導(dǎo)的．而且，由于該算法兩次迭代的搜索方向總是正交的，即 ［一Ｖ，（日＾＋１）］·［一ｖ，（ｎ＾）］＝０ 這就說(shuō)明，該方法在尋優(yōu)（極小點(diǎn)）的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生“鋸齒現(xiàn)象”，甚至陷入局部最�。�

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

一～— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 一
第５期 王崇駿等：基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
’４６１。

且在訓(xùn)練的過(guò)程中，第一個(gè)樣本的誤差總是最大的，最后一個(gè)樣本的誤差總是最小的，這顯 然是不科學(xué)的
１

２遺傳算法遺傳算法是一種用于全局優(yōu)化搜索的迭代算法，它將生物進(jìn)化過(guò)程抽象地

描述為復(fù)制、交叉、變異３個(gè)算子．該算法在每一次迭代時(shí)都擁有一組解答，這組解答最初是 隨機(jī)生成的．在每次迭代后又有一組新的解答由模擬進(jìn)化和繼承的遺傳操作生成，每個(gè)解答 都由一個(gè)目標(biāo)函數(shù)給予評(píng)價(jià)，而且這一過(guò)程不斷重復(fù)，直至達(dá)到某種形式上的收斂．新的一 組解答不但可以有選擇地保留一些目標(biāo)函數(shù)值高的舊的解答，而且可以包括一些經(jīng)由其他 解答結(jié)合而得到的新的解答． 因?yàn)檫z傳算法在每一次迭代（進(jìn)化）過(guò)程中都是把有競(jìng)爭(zhēng)力的基因保留，這就意味著遺 傳算法的結(jié)果總是在尋找該評(píng)價(jià)函數(shù)意義下的最優(yōu)值而這種尋優(yōu)在數(shù)學(xué)上是可以證明的， 所以將遺傳算法運(yùn)用于尋優(yōu)過(guò)程是可靠的、魯棒的ＧＡ算法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題分別是編碼方 案的選取、參數(shù)的選擇和適應(yīng)度函數(shù)的確定． １．３遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＮＮ）的集成主要采用互相輔助的 形式，通常的兩種做法是： （１）在以ＧＡ為主的系統(tǒng)中，利用嵌人式ＮＮ模塊的學(xué)習(xí)能力，為ＧＡ提供較好的初始 種群，從而達(dá)到優(yōu)化ＧＡ的目的． （２）在以ＮＮ為主的系統(tǒng)中，使用ＧＡ輔助ＮＮ進(jìn)行各種形式的優(yōu)化，通常做法有：①使 用ＧＡ輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器選擇相關(guān)的特性或變換所用的特征空間；⑦選擇學(xué)習(xí)規(guī)則或控 制ＮＮ學(xué)習(xí)參數(shù)，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；③分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及學(xué)習(xí)規(guī)則 大多數(shù)研究者發(fā)現(xiàn)，使用ＧＡ輔助ＮＮ比使用ＮＮ輔助ＧＡ更加自然，本文討論的ＢＰ— ＧＡ算法就是利用ＧＡ輔助ＮＮ進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)系的訓(xùn)練和優(yōu)化

２一種基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法ＢＰ—ＧＡ
２．１

ＢＰ—ＧＡ算法的設(shè)計(jì)基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（以下簡(jiǎn)稱ＢＰ—ＧＡ）就是在

ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程中，將權(quán)重和閥值描述為染色體，并選取適宜的適應(yīng)函數(shù)，然后進(jìn)行 ＧＡ迭代，直到某種意義上的收斂．與普通ＢＰ學(xué)習(xí)算法相比，算法ＢＰ—ＧＡ的優(yōu)勢(shì)在于可以 處理一些傳統(tǒng)方法不能處理的例子，例如不可導(dǎo)的特性函數(shù)（傳遞函數(shù)）或者沒(méi)有梯度信息 存在的節(jié)點(diǎn)．該算法涉及到兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，分別是染色體位串與權(quán)系值的編碼映射和評(píng)價(jià)函 數(shù)［１“．
２．１

１染色體位串與權(quán)系值的編碼映射考慮到一個(gè)輸入結(jié)點(diǎn)為ｉ、隱含結(jié)點(diǎn)為ｊ、輸出結(jié)

點(diǎn)為ｋ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果將生成４個(gè)矩陣： Ｗｌｌ （１）輸入層到隱含層的權(quán)值矩陣ｗ Ｗ２ｌ Ｗｉｌ Ｗ１１ Ｗ２２ Ｗｆ２ ｗ１Ｊ
Ｗ２ｊ
●●●

ＷＯ

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

——————————一—————————————————————一————————————一——
．４６２．
ｙ１ ７２

南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)）

第３９卷

（２）隱含層的閥值矩陣

ｙ
＿●●

（２）

乃 Ｖ１１
Ｖｚｌ Ｖ１２ Ｖｌｋ Ｖａｋ
’●’

（３）隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣Ｖ＝

％

（３）

％

（４）輸出層的閥值矩陣

ｎ＝睦

（４）

ＮＴＮＩＩＩＧＡ進(jìn)行ＢＰ網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系值優(yōu)化，即上述４個(gè)矩陣ｗ、ｒ、Ｖ和ｈ的優(yōu)化，必須 考慮將以上４個(gè)矩陣轉(zhuǎn)換成為方便ＧＡ操作的染色體串．一般而言，用一個(gè)二進(jìn)制串作為染 色體編碼，每ｚ個(gè)染色體位代表一個(gè)系數(shù)值，而ｚ的取值范圍則根據(jù)權(quán)系值的范圍和精度 要求確定．染色體位串和權(quán)系值的編碼映射關(guān)系如圖１所示．

酷：：毪當(dāng)：：邕：：毪名：：臺(tái)
ｚ

÷●—＋ｉ
國(guó)１染色體和權(quán)系值的編碼映射 Ｍａｐｐｆｎｇ ｆｒｏｍ ｗｅｌ曲臼ｔｏ ｃｈ呻瞄ｏｎ糟

Ｆｉｇ．１

２．１．２適應(yīng)度函數(shù)為了使用ＧＡ算法優(yōu)化權(quán)系值，必須有一個(gè)用于評(píng)價(jià)染色體的適應(yīng)度

函數(shù)，在ＢＰ—ＧＡ算法中，使用一種基于輸出層誤差的適應(yīng)度函數(shù)ｆ，定義如下：

當(dāng)驀（跏一如）２＞ｃ一時(shí)，，Ｃｎ礎(chǔ)－－菪（卵 由）２；當(dāng)耋（螄～由）２≤ｃ一時(shí)，，。ｏ，其中
ｃ。。是可能產(chǎn)生的誤差最大值．
２．２

（５）

ＢＰ—ＧＡ算法 （１）初始化樣本數(shù)據(jù)，具體工作是：將樣本數(shù)據(jù)錄入至輸入矩陣ｉｎｐｕｔ，（ｓ＝１．．ｉ）和輸

出矩陣ｏｕｔｐｕｔ；（ｓ＝１，．．ｊ）（這里假定輸入層結(jié)點(diǎn)為ｉ個(gè)，輸出層結(jié)點(diǎn)為ｊ個(gè)，樣本數(shù)為Ｐ 個(gè)），設(shè)定學(xué)習(xí)速率為ａ和盧；同時(shí)隨機(jī)生成染色體數(shù)據(jù)ｚ；（ｓ＝１．Ｎ），并設(shè)定交換概率盔 和變異概率戶。． （２）ｕｎｔｉｌ滿足性能要求，ｄｏ
（３）ｂｅｇｉｎ

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

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第５期 王崇駿等：基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
’４６３。

（４）ｆｏｒ／ｓｔｅｐ＝１
（５）ｂｅｇｉｎ

ｔｏ

Ｎ ｄｏ

（６）將本次操作的染色體通過(guò)編碼映射生成矩陣Ｗ、７、Ｖ （７）Ｚ＝０

（８）對(duì)所有樣本，通過(guò)權(quán)系數(shù)矩陣Ｗ、ｙ、Ｖ計(jì)算出每一樣本的輸出并計(jì)算出每一樣本

的輸出誤差及誤差總和其中，每一個(gè)樣本的輸出誤差是：Ａｄ：２羔（掣。一ｙｍ）２，其中ｙｘ是
計(jì)算的輸出，ｙ是樣本輸出．所有樣本的輸出誤差總和是：。２點(diǎn)△ｄ。
（９）根據(jù)ｚ，結(jié)合公式（５）算得本染色體的適應(yīng)度函數(shù)， （１０）ｅｎｄ （兒）此時(shí)，根據(jù)各個(gè)染色體的適應(yīng)度函數(shù)值，利用輪盤法進(jìn)行復(fù)制操作 （１２）ｉｆ（需要交換）
（１３）ｂｅｇｉｎ

（１４）對(duì)這些染色體進(jìn)行交換操作
（１５）ｅｎｄ

（１６）ｉｆ（需要變異） （１７）ｂｅｇｉｎ （１８）對(duì)這些染色體進(jìn)行變異操作 （１９）ｅｎｄ （２０）ｅｎｄ ３

ＢＰ—ＧＡ算法的實(shí)驗(yàn)和比較

３．１實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們與中國(guó)人民解放軍八一醫(yī)院聯(lián)合研制了一個(gè)肺癌早期細(xì)胞病理電腦 診斷系統(tǒng)，對(duì)肺部切片的鏡像圖像進(jìn)行模式識(shí)別以確定該組織細(xì)胞是否發(fā)生癌變．在臨床應(yīng) 用中，肺癌細(xì)胞共分為腺癌細(xì)胞、鱗癌細(xì)胞、小細(xì)胞癌細(xì)胞和核異型細(xì)胞，在數(shù)據(jù)表達(dá)上分別 使用整型的１、２、３、４表示其對(duì)應(yīng)的分類．早期肺癌診斷的基本過(guò)程是圖像數(shù)據(jù)采集、圖像特 征值提取和模式識(shí)別，在模式識(shí)別的過(guò)程中，本系統(tǒng)采用了基于ＢＰ—ＧＡ算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 診斷 該系統(tǒng)在調(diào)試和試運(yùn)行期間，共對(duì)該院的１８８?jìng)�(gè)病例（１１９個(gè)顯微鏡切片，２５５幅顯微圖 像）進(jìn)行了自動(dòng)診斷．診斷界面為圖２所示．其具體的診斷結(jié)果參見(jiàn)表ｌ
表１系統(tǒng)試運(yùn)行診斷結(jié)果分析
Ｔａｂｌｅ ｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｒａｔｅｓ

ｂａｓｅｄ

ｏｎ

ＢＰ—ＧＡ

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

———————————————一———————————一———
．４６４．

南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)）

第３９卷

圖２基于ＢＰ—ＧＡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷界面
Ｆｉｇ．２ Ａ ｒｅｓｕｌｔ ｂａｓｅｄ
ｏｎ

ＢＰ—ＧＡ

從表ｌ可以看出，系統(tǒng)總的診斷正確率達(dá)到了９０％以上此外還分別對(duì)鱗癌細(xì)胞圖像、 腺癌細(xì)胞圖像和小細(xì)胞癌細(xì)胞圖像進(jìn)行了測(cè)試，其結(jié)果為：鱗癌細(xì)胞的識(shí)別率最高，約為 ９６％，腺癌細(xì)胞次之，約為８９％，小細(xì)胞癌細(xì)胞最低，約為８３％．約有１０％～１３％的非癌細(xì) 胞被誤識(shí)別為癌細(xì)胞，也就是說(shuō)系統(tǒng)的假陽(yáng)性率約為１０％～１３％．這些被誤識(shí)別的癌細(xì)胞 主要包括一些雜質(zhì)、染色的染料及一些正常的細(xì)胞，它們?cè)谛螤詈皖伾吓c癌細(xì)胞很相似， 說(shuō)明該系統(tǒng)還需在圖像預(yù)處理方面進(jìn)行提高 ３．２性能比較為了比較ＢＰ—ＧＡ算法和ＢＰ算法的異同，我們將兩種算法的學(xué)習(xí)情況作 了實(shí)驗(yàn)比較． 在進(jìn)行ＢＰ算法實(shí)驗(yàn)時(shí)，選用的樣本數(shù)是５５０，學(xué)習(xí)速率“＝０．７，口＝０．７，輸入層結(jié)點(diǎn)１４ 個(gè)（共有１４個(gè)特征點(diǎn)），輸出層共有５個(gè)結(jié)點(diǎn)（分別對(duì)應(yīng)上面所述的４種癌細(xì)胞和正常細(xì) 胞），隱含層９個(gè) 在進(jìn)行ＢＰ—ＧＡ算法實(shí)驗(yàn)時(shí)，選用的樣本數(shù)是５５０，交換概率Ｐ，＝０．７，變異概率Ｐ。＝ ０．２，輸入層結(jié)點(diǎn)１４個(gè)，輸出層結(jié)點(diǎn)５個(gè)，隱含層９個(gè)，種群規(guī)模３００個(gè) 兩種算法的學(xué)習(xí)情況如圖３和４所示，圖３是采用ＢＰ算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的學(xué)習(xí)過(guò) 程，其中縱坐標(biāo)表示每次訓(xùn)練時(shí)的平均誤差，橫坐標(biāo)是訓(xùn)練次數(shù)．圖４是采用ＢＰ—ＧＡ算法 進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的學(xué)習(xí)過(guò)程，其中縱坐標(biāo)表示每次訓(xùn)練時(shí)的平均誤差，橫坐標(biāo)是訓(xùn)練次數(shù) 由圖３和圖４可以看到，ＢＰ算法在迭代到３ ０００次以后趨于收斂，但仍然存在“鋸齒現(xiàn)象”； ＢＰ—ＧＡ算法在迭代生成２６代以后就已經(jīng)收斂，而且不存在“鋸齒現(xiàn)象”，顯然，在收斂方面 ＢＰ—ＧＡ優(yōu)越于ＢＰ算法

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

第５期

王崇駿等：基于遺傳算法的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

’４６５

圖３
Ｆｉｇ．３

ＢＰ算法學(xué)習(xí)過(guò)程誤差曲線
Ｅｒｒｏｒ－ｃｕｒｖｅ

圈４
Ｆｉｇ．４

ＢＰ—ＧＡ算法學(xué)習(xí)過(guò)程誤差曲線
Ｅｔｌｍ４－－ｃｕｒｖｅ

ｏｆ ＢＰ ｌｅａｒｎｉｎｇ

ｏｆ ＢＰ—ＧＡ ｌｅａｒｎｉｎｇ

但是應(yīng)當(dāng)注意到，ＢＰ—ＧＡ算法收斂后的誤差為０．２２左右，而ＢＰ算法趨于收斂后的誤 差在０．２０左右，經(jīng)過(guò)分析，我們認(rèn)為這主要是ＢＰ—ＧＡ算法實(shí)現(xiàn)時(shí)使用的種群規(guī)模偏小造 成的，在擴(kuò)大種群規(guī)模后，這個(gè)誤差可以縮�。菓�(yīng)當(dāng)注意到，由于ＢＰ～ＧＡ算法在擴(kuò)大 種群規(guī)模的時(shí)候．其用于存儲(chǔ)染色體的存儲(chǔ)空間直線變大，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)更是如此，這也是該算法的一個(gè)缺點(diǎn)，有待于改進(jìn)．

４結(jié)束語(yǔ)
ＧＡ和ＮＮ都是基于生物學(xué)基礎(chǔ)上的科學(xué)研究成果，但兩者的本質(zhì)是不同的．將其進(jìn)行 結(jié)合研究，一是希望借鑒二者的長(zhǎng)處，尋找一條求解復(fù)雜問(wèn)題的途徑；另一方面，也借助兩者 的結(jié)合，使人們更好地理解進(jìn)化和學(xué)習(xí)的相互關(guān)系，以便改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足． 根據(jù)本文研究的結(jié)果表明，ＧＡ和ＮＮ結(jié)合的效果很好，而且這在生物學(xué)上是有相應(yīng)的 理論解釋的：細(xì)胞凋亡學(xué)術(shù)界認(rèn)為許多細(xì)胞在發(fā)育的過(guò)程中會(huì)因?yàn)橥庠诘脑颍▽?duì)應(yīng)于神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)中的樣本輸人）和內(nèi)在的某種機(jī)制（對(duì)應(yīng)于神經(jīng)元特性函數(shù)）導(dǎo)致該細(xì)胞程序性死亡從 進(jìn)化意義上而言，這是該細(xì)胞不適應(yīng)環(huán)境的結(jié)果，在人體的機(jī)體組織發(fā)展過(guò)程中就體現(xiàn)在許 多以前該細(xì)胞承擔(dān)的功能沒(méi)有了或減弱了，這與本文ＢＰ—ＧＡ算法中提到的用ＧＡ調(diào)整權(quán) 值，結(jié)果是一樣的本文的研究結(jié)果表明細(xì)胞凋亡理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)互相結(jié)合，是很有 研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景的．

［１］Ｈｕａｎｇ Ｗ Ｍ．Ｌｉｐｐｎｍｍｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ

Ｒ Ｐ

Ｎｅｕｒａｌ

ｎｅｔ

ａｎｄ ｔｒａｄｉｔｉｏｎｄ ｃｌｅ。Ｋｓｉｆｉｅｒｓ

Ａｎｄｅｒｓｏｎ

Ｄ

Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ

Ｓ州∞Ｂ．Ｎｅｗ
ＲＰ

Ｙｏｒｋ：Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ

ｏｆ Ｐｈｙｓｌ∞．１９８８：３８７～３３９

［２］Ｌｉｐｐｍａｎｎ ［３］Ｌｅａｌｇ

Ｐａｔｔｅｍ ｃｔａ．ｍｉｆｉｃａｔｌｏｎ ｕｓｉｎｇ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＩＥＥＥ Ｃｏｒｍｎｍａｌｃａｔｌｏｎ Ｍａｇｚｉｎｅ，１９８９，２７

（１１）：４７－－６４．
Ｋ

Ｊ，Ｗａｉｂｅｌ Ａ Ｈ，，Ｈｉｎｔｏｎ Ｇ Ｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，１９９０，３（１）：２３－－４４

Ａ ｔｉｍｅ－ｄｅｌａｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ ｉｓｏｌａｔｅｄ ｗｏｒｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．

Ｎｅｕｒａｌ

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

．４６６．

南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)）

第３９卷

［４］Ｌｕ ＸＱ，ＬｉＮ，Ｃｈｅｎ
ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｌｕｎｇ

Ｓ Ｆ．Ｒｅ－ｓｅａｒｃｈ
ｃａ】ｌｃｅｒ

ＯＤ

ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

ｏｆｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉ＂ｃ０１．ｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｔｏ

ｃａｌｌｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ，２００１，１３

（１）：８７～９２（陸新泉．李寧，陳世福．形態(tài)、顏色特征及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肺癌細(xì)胞識(shí)別中的應(yīng)用研究 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，２００１，１３（１）：８７～９２） ［５］Ｊｉｍａｇ
Ｙ，Ｚｈｏｕ ｚ Ｈ，Ｘｉｅ

Ｑ，ｅｔ ａ１．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ０ｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｎ．ｓｅｍｂｌｅ ｉｎ ｌｕｎｇ

Ｃａｌｌｃｅｒ

ｃｅｌｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ－

Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ），２００１，３７（５）：５２９－５３４．（姜遠(yuǎn)，周志華，謝琪等

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成在肺癌細(xì)胞識(shí)別中的應(yīng)用．南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），２００１，３７（５）：５２９－－５３４）． ［６］Ｈｏｍｉｋ
Ｎｅｕｒａｌ Ｋ

Ｍ，Ｓｔｉｎｃｈｃｘ）ｍｂｅ Ｍ，Ｗｈｉｔｅ Ｈ．Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ ｎｅｔｗｏｒｋｓ

０２＂ｅ

ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｏｒｓ

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，１９８９，２（２）：３５９－－３６６
Ｓ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｓ

［７］Ｊｕｄｄ Ｊ

ｔｍｒｄ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ

ｔｈｅ １ｓｔ ＩＥＥＥ

Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ．Ｃｏｎｔｅｒｅｎｃｅ

Ｏｎ

Ｎｅｕｒａｌ

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ．１９８７，２：６８５～６９２

［８］ＢａｕｍＥＢ．Ｈｎｌｄ目Ｄ．Ｗ］�。幔� ｓｉｚｅｎｅｔ西ｖｅｓｖａｌｉｄ ［９］ｚｋ）ｕ
ｚ Ｈ．Ｃｈｅｎ Ｚ

ｇｅｎｅｒａｌｌｚａｆｉｃｔａ？Ｎｅｕｒａｌ｛撕聊ｌ忉婦，１９８９，Ｉ（１）：１５１～１６０
ｔｈｍｒｙ ｈｏｓｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ
ｒｅｓｏｎａｎｃｅ

Ｑ，Ｃｈｅｎ Ｓ Ｆ

Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｆｉｄｄ

ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ

Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｘａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ），２０００，３６，（２）：１４０～１４７（周志華，陳兆乾，陳世福．

基于域理論的自適應(yīng)諧振神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究南京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），２０００，３６（２）：１４０ ［１０ｊ
Ｚｈｏｕ ｚ Ｈ，（；ｈｅｎ Ｓ Ｆ，Ｃｈｅｎ Ｚ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ

１４７）．

Ｑ．Ａ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｐｆｉｏｒｋｙ ｒｕｌｅｓ ｆｒｏｍ ｔｒａｉｎｅｄ
ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ－ＩＮＮＳ－ＥＮＮＳ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ

Ｊｏｉｎｔ

Ｇ∞ｆｅｒｅｎｃｅ

Ｏｈ

Ｎｅａｒａｌ

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｔａｌｙ：Ｃｏｌｒ『ｌｏ，２０００，３：４０１－－４０６，

１１１ Ｊ

Ｓｃｈａｆｆｅｒ

Ｊ Ｄ．Ｐｒｏｃｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｈｉｒｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ

ｏｎ

Ｇｅｎｅｔｉｃ

Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｓａｎ Ｍａｔｅｏ．

ＣＡ：Ｍｏｒｇａｎ ｋａｕｆｍａｎｎ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，Ｉｎｃ．１９８９．

［１２］Ｂｅｌｅｗ

Ｒ

Ｋ，Ｂｏｏｋｅｒ Ｌ Ｂ．Ｐｒｏｃｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｈ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ

ｏｎ

Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．ｓａｎ

Ｍａｔｅｏ，ＣＡ：Ｍｏｒｇａｎ Ｋａｕｆｎｍｍｌ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，ｌｎｃ，１９９１．

萬(wàn) 　 方數(shù)據(jù)

一種基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用
作者： 作者單位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次數(shù)： 王崇駿， 于汶滌， 陳兆乾， 謝俊元 南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京,210093 南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE) 2003，39(5) 14次

參考文獻(xiàn)(12條) 1.Huang W M.Lippmann R P Neural net and traditional classifiers 1988 2.Lippmann R P Pattern classification using neural networks 1989(11) 3.Lang K J.Waibel A H.Hinton G E A time-delay network architecture for isolated word recognition 1990(01) 4.陸新泉.李寧.陳世福 形態(tài)、顏色特征及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肺癌細(xì)胞識(shí)別中的應(yīng)用研究[期刊論文]-計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖 形學(xué)學(xué)報(bào) 2001(01) 5.姜遠(yuǎn).周志華.謝琪 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成在肺癌細(xì)胞識(shí)別中的應(yīng)用[期刊論文]-南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2001(05) 6.Hornik K M.Stinchcombe M.White H Multilayer feedforward networks are universal approximators 1989(02) 7.Judd J S Learning in networks is hard 1987 8.Baum E B.Haussler D What size net gives valid generalization? 1989(01) 9.周志華.陳兆乾.陳世福 基于域理論的自適應(yīng)諧振神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[期刊論文]-南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2000(02) 10.Zhou Z H.Chen S F.Chen Z Q A statistics based approach for extracting priority rules from trained neural networks 2000 11.Schaffer J D Procceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms 1989 12.Belew R K.Booker L B Procceedings of the Fourth international Conference on Genetic Algorithms 1991

相似文獻(xiàn)(10條) 1.期刊論文 李敏遠(yuǎn).都延麗 基于遺傳算法學(xué)習(xí)的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)溫度控制系統(tǒng) -控制理論與應(yīng)用2004,21(2)
針對(duì)一類溫度控制系統(tǒng)中存在的非線性和參數(shù)不確定等問(wèn)題,提出一種復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制結(jié)構(gòu).在控制系統(tǒng)中構(gòu)造了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正模型來(lái)再現(xiàn)被 控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制律的非線性映射.文中選用了被控對(duì)象80組歷史數(shù)據(jù)作為樣本集,并利用遺傳算法的全局搜索能力及高 效率來(lái)訓(xùn)練多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù).最后用升降溫工藝曲線作為輸入對(duì)溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真.仿真結(jié)果表明,應(yīng)用遺傳算法能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) 效率,保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局快速收斂,從而克服了傳統(tǒng)的誤差反傳學(xué)習(xí)算法的一些缺點(diǎn).證明了采用這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制結(jié)構(gòu),使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出 可以適應(yīng)對(duì)象參數(shù)和環(huán)境的變化,使溫度控制系統(tǒng)具有很好的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)控制能力,取得了良好的控制效果.

2.學(xué)位論文 王加銀 幾種數(shù)學(xué)方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示 1999
該文是繼李洪興教授的論文:數(shù)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1-5)之后,進(jìn)一步研究數(shù)學(xué)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化.該文著重討論了變論域自適應(yīng)模糊控制器的潛遺傳、 顯遺傳及逐步顯遺傳等算法在單入單出情況下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示;并首次提出了局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念,將工程學(xué)上處理復(fù)雜系統(tǒng)的方法引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究 .模糊關(guān)系方程的求解算法解算法的網(wǎng)絡(luò)可視化及動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)求解;其次,借助非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法常用的競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了極小解求解算法的網(wǎng)絡(luò)可視化,并 借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)功能進(jìn)行了極小解的篩選和存儲(chǔ),最終確定了模糊關(guān)系方程解的結(jié)構(gòu).

3.期刊論文 劉書賢.趙艷霞.李奎明 遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別 -遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué) 版）2004,23(5)
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),提取結(jié)構(gòu)的固有頻率的變化為特征參數(shù),建立結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別模型,提出用遺傳算法來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,并對(duì)一個(gè)框架模型 進(jìn)行了損傷數(shù)值模擬計(jì)算,即基于遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的研究.該方法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,易陷入局部極小點(diǎn)等 缺陷.結(jié)構(gòu)表明,該方法具有收斂速度快和識(shí)別精度高的特點(diǎn).

4.學(xué)位論文 李享梅 基于混合智能學(xué)習(xí)法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其應(yīng)用的研究 2004
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法作為人工智能的兩大分支,在近幾年來(lái),無(wú)論從理論還是應(yīng)用方面都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展.由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié) 構(gòu)簡(jiǎn)單,可塑性強(qiáng),具有良好的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、極強(qiáng)的非線性逼近、大規(guī)模并行處理和容錯(cuò)能力等特點(diǎn),自1986年Rumelhart等人提出以來(lái),被廣泛應(yīng)用于

系統(tǒng)建模、模式識(shí)別、地震勘探等重要領(lǐng)域.而B(niǎo)P算法數(shù)學(xué)意義明確,步驟分明,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為常用、最有效、最活躍的一種方法.該文首先分析了神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀,以及遺傳算法的基本概念、構(gòu)成要素、運(yùn)算過(guò)程、特點(diǎn)、理論基礎(chǔ)和基本遺傳算法所涉及到的內(nèi)容的研究,并將其 應(yīng)用于優(yōu)化前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)問(wèn)題.其次,研究了人工神經(jīng)元的相關(guān)理論以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理 論和性能.第三,針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部搜索能力強(qiáng)、全局搜索能力差和基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局搜索能力強(qiáng)、局部搜索能力差的特點(diǎn),該文提出了一種 集BP算法和遺傳算法優(yōu)點(diǎn)為一體的混合智能學(xué)習(xí)法,并將其應(yīng)用到優(yōu)化多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)問(wèn)題.該方法集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和BP算法優(yōu)點(diǎn)于一 體,并從理論和實(shí)踐兩個(gè)方面論證了其可行性和實(shí)用性.最后,用VC++語(yǔ)言設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合智能學(xué)習(xí)法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)和 進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真運(yùn)行程序,并分別將它們應(yīng)用于解決異或、函數(shù)擬合和高分辨率地震資料解釋等問(wèn)題,從實(shí)踐中證明混合智能學(xué)習(xí)法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)和基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比有更好的運(yùn)算性能、更快的收斂速度和更高的精度.

5.期刊論文 張慶紅.程國(guó)建.ZHANG Qing-hong.CHENG Guo-jian 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化 -計(jì)算機(jī)技術(shù)與 發(fā)展2007,17(12)
遺傳算法是一種典型的進(jìn)化算法.文中分析了遺傳算法的特點(diǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),從而得出了把兩種算法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行應(yīng)用的思想.運(yùn)用理論對(duì)比的方 法,闡明了用遺傳算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化的原因,并得出結(jié)論,認(rèn)為用遺傳算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化促使了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更進(jìn)一步的應(yīng)用.闡述了遺傳算 法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種主要方法,論述了遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀和將來(lái)的研究動(dòng)向.

6.學(xué)位論文 李曄 基于一種改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2007
隨著時(shí)代的發(fā)展，科技的進(jìn)步被控對(duì)象變得越來(lái)越復(fù)雜，其過(guò)程機(jī)理有許多不明之處，致使基于數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制方法難以奏效，因此提出很多 智能控制方法，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是解決這些問(wèn)題的有效途徑，可用來(lái)處理不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具有自學(xué)習(xí)能力，但其內(nèi)部機(jī)理不很明 確，知識(shí)表達(dá)困難。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的不足，又考慮現(xiàn)在優(yōu)化算法中，遺傳算法具有魯棒性、隨機(jī)性、全局性、適于并行處理的優(yōu)點(diǎn)，本文提出用遺 傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足。 遺傳算法是目前應(yīng)用最廣的優(yōu)化搜索算法之一。目前，遺傳算法已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，如函數(shù)優(yōu)化、模型優(yōu)化、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、工業(yè)生產(chǎn)、圖像 處理等等。但基本遺傳算法易于陷入局部最優(yōu)，在有些時(shí)候收斂速度過(guò)慢，這使得基本遺傳算法很難找到全局最優(yōu)。如何能夠使遺傳算法盡可能快地跳 出局部最優(yōu)和如何能夠提高遺傳算法的收斂速度，是近年來(lái)遺傳算法研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。 本文針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法(SGA)應(yīng)用過(guò)程中所存在的不易收斂、結(jié)果常常陷入局部最優(yōu)、編碼方式存在解碼誤差、收斂速度慢等缺點(diǎn)，提出使用一種基 于排序選擇的改進(jìn)遺傳算法，并用其進(jìn)行智能控制器的參數(shù)尋優(yōu)。遺傳算法的選擇、交叉以及變異，每個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)策略的改變都會(huì)對(duì)整個(gè)遺傳算法的 尋優(yōu)性能產(chǎn)生重要影響；而且需要其它環(huán)節(jié)做出相應(yīng)的調(diào)整，才能達(dá)到比較理想的提高遺傳算法尋優(yōu)能力的目的。基于上述原因，提出基于排序選擇的 改進(jìn)遺傳算法。所謂排序選擇方法是指在計(jì)算出每個(gè)個(gè)體的目標(biāo)值后，根據(jù)目標(biāo)值的大小順序?qū)θ后w中的個(gè)體進(jìn)行排序，適應(yīng)度僅取決于排序后的個(gè)體 在種群中的位置，并且每個(gè)個(gè)體的選擇概率等于根據(jù)它所處的位置按某種規(guī)律計(jì)算出來(lái)的概率。用改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，將優(yōu)化所 得參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值。這種針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，用遺傳算法訓(xùn)練優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，得到的復(fù)合智能控制器具有很好的特性，既保 留了遺傳算法的強(qiáng)全局隨機(jī)搜索能力，又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和自學(xué)習(xí)能力，并且可兼有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛映射能力和遺傳算法快速全局收斂等性能。 將基于改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器用于二級(jí)倒立擺系統(tǒng)，通過(guò)仿真結(jié)果的研究表明，基于排序選擇的改進(jìn)遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值尋優(yōu)中，能 夠充分發(fā)揮其全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，且能夠很好的彌補(bǔ)BP算法訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，響應(yīng)速度慢的不足。

7.期刊論文 高志剛.李克鵬.李琦 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制系統(tǒng) -江西電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào) 2004,17(3)
以單級(jí)倒立擺為對(duì)象,介紹了一種融合遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法.該方法采用以多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為遺傳搜索表示方法的思想,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基 礎(chǔ),用遺傳算法來(lái)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù),既保留了遺傳算法的強(qiáng)全局隨機(jī)搜索能力,又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和自學(xué)習(xí)能力.仿真結(jié)果證明:遺傳算法和神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,可兼有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛映射能力和遺傳算法快速全局收斂等性能.

8.學(xué)位論文 劉春艷 基于遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主汽溫控制系統(tǒng)的研究 2006
在火力發(fā)電廠中，對(duì)主汽溫的控制有較高的要求，但是由于電廠主汽溫是一個(gè)典型的具有大遲延、大慣性、非線性及時(shí)變性的復(fù)雜系統(tǒng)，利用經(jīng)典 控制理論對(duì)主汽溫進(jìn)行控制存在一些不足。 本文在常規(guī)PID控制的基礎(chǔ)上，提出了采用遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的PID控制策略。該策略采用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立參數(shù)自學(xué)習(xí)的 PID控制系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)主汽溫的有效控制。 本文首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析；然后把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合起來(lái)，充分利用兩者的優(yōu)點(diǎn)，使新算法既有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué) 習(xí)能力和魯棒性，又有遺傳算法的全局隨機(jī)搜索能力；最后利用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)主汽溫控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，該設(shè)計(jì)分為三個(gè)方面：第一 ，由于主汽溫為非線性時(shí)變系統(tǒng)，所以要先對(duì)主汽溫進(jìn)行辨識(shí)，提供給GA-BPNN一個(gè)學(xué)習(xí)信號(hào)；第二，基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)辨識(shí)系統(tǒng)提供的 學(xué)習(xí)信號(hào)調(diào)節(jié)PID控制器的三個(gè)可調(diào)節(jié)參數(shù)kp，ki，kd，即通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、加權(quán)系數(shù)調(diào)整，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)應(yīng)于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控 制器參數(shù)，其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用加動(dòng)量項(xiàng)法與變步長(zhǎng)法結(jié)合起來(lái)的BP算法以提高收斂速度，遺傳算法則采用自適應(yīng)變異概率和可變的交叉概率以擴(kuò)大搜 索空間。第三，PID控制采用經(jīng)典的增量式PID控制。 本文采用MATLAB語(yǔ)言對(duì)主汽溫對(duì)象進(jìn)行仿真分析，并在仿真的過(guò)程中改變被控對(duì)象的參數(shù)來(lái)說(shuō)明該方法的有效性。仿真結(jié)果表明：本文所設(shè)計(jì)的基 于遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)具有較好的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，即便是被控對(duì)象的參數(shù)發(fā)生較大的變化的情況下，仍能保證系統(tǒng)良好的動(dòng)、靜 態(tài)特性。

9.會(huì)議論文 李曄 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng) 2006
本文以二級(jí)倒立擺為對(duì)象,介紹了一種融合遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法.該方法采用以多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為遺傳搜索表示方法的思想,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 為基礎(chǔ),用遺傳算法來(lái)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù),既保留了遺傳算法的強(qiáng)全局隨機(jī)搜索能力,又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和自學(xué)習(xí)能力.仿真結(jié)果證明:遺傳算法 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,可兼有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛映射能力和遺傳算法快速全局收斂等性能.

10.學(xué)位論文 吳小許 遺傳算法的改進(jìn)及結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在制漿過(guò)程中的應(yīng)用 2005
隨著當(dāng)前制漿造紙生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，紙機(jī)車速越來(lái)越快，生產(chǎn)工藝要求越來(lái)越高，對(duì)自動(dòng)控制的要求也在不斷提高。因此常規(guī)的控制理論及控 制方法，在一定程度上已經(jīng)不能滿足某些制漿造紙過(guò)程中對(duì)測(cè)量及控制的要求。隨著當(dāng)前控制領(lǐng)域中智能控制算法的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、仿人智 能控制算法、模糊控制算法、遺傳算法等在過(guò)程控制中得到了越來(lái)越多的關(guān)注和重視，在實(shí)際中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，并解決了不少常規(guī)控制算法無(wú)法 解決的問(wèn)題，具有非常廣泛的應(yīng)用前景。本文在越南平安紙業(yè)年產(chǎn)7.5萬(wàn)噸白板紙制漿生產(chǎn)線的基礎(chǔ)上，對(duì)制漿過(guò)程中打漿度的軟測(cè)量技術(shù)進(jìn)行了研究 ，提出了基于改進(jìn)型遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)打漿度進(jìn)行軟測(cè)量及控制的方案，并在實(shí)際應(yīng)用中取得了非常理想的應(yīng)用效果。 自從McCulloch和Pitts提出MP神經(jīng)元模型以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究已有50多年的歷史，走過(guò)了一條曲折而不平衡的發(fā)展道路，幾經(jīng)興衰。如今，神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)研究又異軍突起，進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展時(shí)期，其應(yīng)用研究幾乎覆蓋了所有的領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)是它強(qiáng)大的函數(shù)逼近能力、泛化能力及特有的 學(xué)習(xí)功能，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)又解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法確定其權(quán)值的缺點(diǎn)。其誤差反傳算法的優(yōu)越性和易實(shí)現(xiàn)性，使得其在實(shí)際過(guò)程中得到了非常廣泛 的應(yīng)用。但BP算法本質(zhì)上屬于梯度下降訓(xùn)練算法，而梯度下降算法用來(lái)解決非線性優(yōu)化問(wèn)題有兩個(gè)主要缺點(diǎn)：①容易陷入局部極小；②由于依賴于對(duì)激 活函數(shù)求導(dǎo)數(shù)，故容易發(fā)生未成熟飽和。針對(duì)梯度算法容易陷入局部最小的不足，本文提出了改進(jìn)型遺傳算法對(duì)連接權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化的方法。 遺傳算法是一種求解問(wèn)題的高效并行全局搜索方法。在過(guò)去的30年中，在解決復(fù)雜的全局優(yōu)化問(wèn)題方面，遺傳算法已取得了成功的應(yīng)用，并受到了 廣泛的關(guān)注。本文在標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法研究的基礎(chǔ)上，提出了遺傳算法的改進(jìn)型，采用了浮點(diǎn)編碼方式、無(wú)重串的穩(wěn)態(tài)繁殖、最優(yōu)保留策略、自適應(yīng)交叉率 和自適應(yīng)變異率、適應(yīng)度函數(shù)的重新標(biāo)度、多點(diǎn)交叉、分布式遺傳算法等改進(jìn)方法。同時(shí)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反傳算法引入到遺傳算法中來(lái)，在遺傳算 法中加入了BP算子，增加了遺傳算法在隨機(jī)的進(jìn)化過(guò)程中全局收斂的必然性和可靠性。 本文的研究的成果已經(jīng)成功應(yīng)用到越南平安紙業(yè)年產(chǎn)7.5萬(wàn)噸白板紙制漿生產(chǎn)線中的打漿度在線軟測(cè)量和控制中。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真和實(shí)際的應(yīng)用效果 可以看出，本文提出的改進(jìn)型遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法是切實(shí)可行的并性能優(yōu)越的，其預(yù)測(cè)效果是非常明顯且可靠的。本文所提出的方

法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中有著非常廣泛的推廣價(jià)值。

引證文獻(xiàn)(14條) 1.姜忠山.宋超.朱飛翔.司維超 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在轉(zhuǎn)速PID控制中的應(yīng)用[期刊論文]-兵工自動(dòng)化 2009(3) 2.張欣悅 遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[期刊論文]-福建電腦 2008(10) 3.ZHAO Peng-cheng.朱煥勤.MENG Fan-qin.秦勇 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油泵故障診斷[期刊論文]-西南石油大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版) 2008(4) 4.王其軍.程久龍 基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的瓦斯?jié)舛戎悄茴A(yù)測(cè)[期刊論文]-煤炭學(xué)報(bào) 2008(6) 5.張福平.李堂軍.楊磊 基于遺傳算法優(yōu)化模糊Petri網(wǎng)的掘進(jìn)工作面瓦斯爆炸事故致因分析[期刊論文]-礦業(yè)安全 與環(huán)保 2008(2) 6.魏茹生.沈冰.吳建華 河道水量還原計(jì)算中的遺傳BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[期刊論文]-河海大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 2008(2) 7.商杰.劉明 BP算法的改進(jìn)及在模式識(shí)別中的應(yīng)用[期刊論文]-合肥學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 2007(3) 8.商杰.朱戰(zhàn)立 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)油管鋼腐蝕速率中的應(yīng)用[期刊論文]-腐蝕科學(xué)與防護(hù)技術(shù) 2007(3) 9.秦勇.張永國(guó).趙鵬程 基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的油氣濃度預(yù)測(cè)研究[期刊論文]-自動(dòng)化與儀表 2006(3) 10.王其軍.程久龍 瓦斯傳感器的故障模式與診斷方法研究[期刊論文]-煤炭科學(xué)技術(shù) 2006(11) 11.陳希.王瑞 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化調(diào)節(jié)滴灌施肥液pH值[期刊論文]-江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2006(4) 12.范睿.李國(guó)斌.景韶光 基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[期刊論文]-計(jì)算機(jī)仿真 2006(1) 13.趙鵬程.王致杰.孟江.王耀才 基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的油氣濃度預(yù)測(cè)研究[期刊論文]-自動(dòng)化博覽 2005(3) 14.王東亞 基于自適應(yīng)遺傳人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集中供熱負(fù)荷預(yù)測(cè)與控制研究[學(xué)位論文]碩士 2005

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  本文關(guān)鍵詞：一種基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。