变尺度搜索遗传算法在神经网络训练中的应用
崔宝侠
赫英歧
1.沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,1100232.沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,110023
摘要：为解决传统的BP学习算法因采用梯度搜索技术而具有的收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,提出了一种基于多参数空间快速搜索遗传算法的网络权值优化方法.该方法采用误差均分的变尺度搜索技术来训练网络权值,将网络权值的训练转化为多参数空间的寻优问题.训练实例对比结果表明,由于采用了并行计算及变尺度搜索技术,该算法不仅收敛速度快,网络逼近精度高,而且能实现全局最优,克服了BP算法易于陷入局部极小的问题,说明了该方法的有效性.
关键词：BP网络遗传算法变尺度搜索梯度搜索误差均分
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 654-657 )
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