计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2009年
5期
53-55
,共3页
闵泉%叶水生%郭荣传%石海霞
閔泉%葉水生%郭榮傳%石海霞
민천%협수생%곽영전%석해하
量子遗传算法%遗传算法%BP网络%神经网络%QGA-BP网络
量子遺傳算法%遺傳算法%BP網絡%神經網絡%QGA-BP網絡
양자유전산법%유전산법%BP망락%신경망락%QGA-BP망락
针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据量子遗传算法具有全局寻优的特点,本文提出了一种新的训练神经网络的混合算法-QGA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法加快了收敛速度、提高了收敛速度.
針對BP算法易陷入跼部極小、收斂速度慢的缺點,根據量子遺傳算法具有全跼尋優的特點,本文提齣瞭一種新的訓練神經網絡的混閤算法-QGA-BP算法;通過算法比較和實例結果分析,錶明該算法加快瞭收斂速度、提高瞭收斂速度.
침대BP산법역함입국부겁소、수렴속도만적결점,근거양자유전산법구유전국심우적특점,본문제출료일충신적훈련신경망락적혼합산법-QGA-BP산법;통과산법비교화실례결과분석,표명해산법가쾌료수렴속도、제고료수렴속도.
