黑龙江科技学院学报
黑龍江科技學院學報
흑룡강과기학원학보
JOURNAL OF HEILONGJIANG INSTITUTE OF SCIENCE & TECHNOLOGY
2006年
6期
374-377
,共4页
动量化%GA-BP算法%全局极小值
動量化%GA-BP算法%全跼極小值
동양화%GA-BP산법%전국겁소치
针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行"粗"搜索.当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,这样避免陷入局部极小,从而得到了全局最优解.煤矿安全等级预测的实验表明:动量化GA-BP算法能快速、精确地收敛,最终得到问题的全局极小值,取得了满意的预测结果.
針對傳統BP神經網絡算法存在收斂速度慢、易于陷入跼部極小的缺點,提齣瞭動量化GA-BP算法,即對傳統BP算法引入動量因子,以提高網絡的收斂速度,併將其與BP神經網絡算法結閤起來,充分利用遺傳算法的全跼搜索性能進行"粗"搜索.噹搜索到全跼最優點的附近時,再採用BP算法進行跼部搜索,這樣避免陷入跼部極小,從而得到瞭全跼最優解.煤礦安全等級預測的實驗錶明:動量化GA-BP算法能快速、精確地收斂,最終得到問題的全跼極小值,取得瞭滿意的預測結果.
침대전통BP신경망락산법존재수렴속도만、역우함입국부겁소적결점,제출료동양화GA-BP산법,즉대전통BP산법인입동량인자,이제고망락적수렴속도,병장기여BP신경망락산법결합기래,충분이용유전산법적전국수색성능진행"조"수색.당수색도전국최우점적부근시,재채용BP산법진행국부수색,저양피면함입국부겁소,종이득도료전국최우해.매광안전등급예측적실험표명:동양화GA-BP산법능쾌속、정학지수렴,최종득도문제적전국겁소치,취득료만의적예측결과.
