基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究毕业设计论文

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1、重庆邮电大学本科毕业设计（论文）编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：-1-重庆邮电大学本科毕业设计（论文）毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或

2、集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：　　　　　日　期：　　　　　指导教师签名：　　　　　日　　期：　　　　　使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：　　　　　日　期：　　　　　-1-重庆邮电大学本科毕业设计（论文）摘

3、要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真

4、，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。【关键词】神经网络BP算法遗传算法-1-重庆邮电大学本科毕业设计（论文）ABSTRACTThemainresearchworkisasfollows:1.Describingtheoriginofthegeneticalgorithm,developmentandapplication,explainthebasicoperationsofgeneticalgorithm,thebasicprincipl

5、esandcharacteristicsofgeneticalgorithms.2.Describingthedevelopmentofartificialneuralnetwork,thebasicprinciple,BPneuralnetworkstructureandBP.3.Usingthegeneticalgorithmglobalsearchcapabilityofthecharacteristicsandlearningabilityofartificialneuralnetworkmodelwithstrongfeatures,thegene

6、ticalgorithmforneuralnetworkinitialweightsoftheoptimization,designhybridGA-BPalgorithm,toacertainextent,overcomenervesubiquitousnetworkmodeltraininglocalminimumproblem.4.Amissiletestonthefaultdiagnosisofneuralnetwork,trainedwiththeGAdirectlytoBPneuralnetworkweights,andthencomparedw

7、iththepureBPalgorithm.ThentheimprovedGA-BPalgorithmneuralnetworktrainingandtesting,useofMatlabsoftwaresimulationresultsshowthattheimprovedGA-BPalgorithmtooptimizeneuralnetworkintermsofconvergencerate,errorandaccuracyweresignificantlyhigherthanoptimizedBPneuralnetwork,acombinationof

8、bothtobebetterthanexisting