贵州大学学报(自然科学版)
貴州大學學報(自然科學版)
귀주대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF GUIZHOU UNIVERSITY （NATURAL SCIENCE）
2004年
2期
179-184
,共6页
BP神经网络%优化%遗传算法%函数逼近
BP神經網絡%優化%遺傳算法%函數逼近
BP신경망락%우화%유전산법%함수핍근
神经网络特别是BP网络因其函数逼近能力已取得了广泛的应用,遗传算法因其解决优化问题的普遍适用性而在现实生活及科研领域获得了广泛应用.本文提出的优化策略是为解决一些工程优化问题,即用神经网络及遗传算法结合起来解决此类问题.以BP网络的函数逼近能力隐式地得到问题的函数表达式,再用遗传算法优化该网络的输出.
神經網絡特彆是BP網絡因其函數逼近能力已取得瞭廣汎的應用,遺傳算法因其解決優化問題的普遍適用性而在現實生活及科研領域穫得瞭廣汎應用.本文提齣的優化策略是為解決一些工程優化問題,即用神經網絡及遺傳算法結閤起來解決此類問題.以BP網絡的函數逼近能力隱式地得到問題的函數錶達式,再用遺傳算法優化該網絡的輸齣.
신경망락특별시BP망락인기함수핍근능력이취득료엄범적응용,유전산법인기해결우화문제적보편괄용성이재현실생활급과연영역획득료엄범응용.본문제출적우화책략시위해결일사공정우화문제,즉용신경망락급유전산법결합기래해결차류문제.이BP망락적함수핍근능력은식지득도문제적함수표체식,재용유전산법우화해망락적수출.
