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1、第27卷第2期计算机工程与设计2006年1月Vol.27No.2ComputerEngineeringandDesignJan.2006基于遗传算法的人工神经网络1,234李伟超，宋大猛，陈斌(1.中国科学院国家授时中心，陕西西安710600；2.中国科学院研究生院，北京100039；3.西北工业大学计算机学院,陕西西安710072；4.中国航天科工集团第二研究院706所，北京100854)摘要：为克服和改进传统的BP算法的不足，发挥神经网络和遗传算法各自的优势，提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法
2、。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中，并用神经网络二次训练得到最终结果，降低了计算时间，是一种比较有效的方法。关键词：BP算法;人工神经网络;遗传算法;二次训练;学习;权值中图法分类号：TP389.1文献标识码：A文章编号：1000-7024(2006)02-0316-03Artificialneuralnetworkbasedongeneticalgorithm1,234LIWei-chao,SONGDa-meng,CHENGBin(1.NationalTimeServiceCenter,Chinese
3、AcademyofSciences,Xi'an710600,China；2.CollegeofGraduate,ChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China;3.CollegeofComputer,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi'an710072,China;4.Institute706,SecondAcademyofCASIC,Beijing100854,China)Abstract：Toovercomeandimp
4、roveonthelackofthetraditionalBPalgorithm,andbringintoplaytheadvantageofartificialneuralnetworkandgeneticalgorithm,thepaperbringforwardakindofsecondtrainingmethodoftheartificialneuralnetworkbasedongeneticalgorithm.Themethodbringgeneticalgorithmintothelearnw
5、eighttrainingartificialneuralnetwork,andgetthefinalresultbythesecondtrainingofmethodoftheartificialneuralnetwork.Thismethodreducesthetimeofcomputingandismoreefficacious.Keywords：BPalgorithm;artificialneuralnetwork(ANN);geneticalgorithm(GA);secondtraining;l
6、earn;weight提出了不少有效的算法，本文提出了另一种有效方法，基于遗1引言传算法的神经网络二次训练方法。近年来人工神经网络发展迅速，在经济、军事、工业生产2BP算法和遗传算法的基本原理和生物医学等领域获得广泛应用，并产生深远的影响。由于学习能力是神经网络中最引人注意的特征，所以在神经网络2.1传统的BP算法的发展过程中，学习算法的研究一直占据重要地位，上个世纪目前常用的神经网络结构主要有3种：前向多层神经网80年代中期出现的BP（back-propagation）算法，有效地解决了络（包含递归神经网
7、络）、自组织神经网络和Hopfield神经网前向多层神经网络地学习问题，从而极大地推动了这一领域络。其中研究最广泛，最深入且应用面最广的是前向多层神的研究工作。但是从本质上讲，BP算法属于梯度下降算法，经网络（multilayerfeedforwardneuralnetwork,MLFN）。MLFN的不可避免地存在易陷入局部极小、收敛速度慢、误差函数必须研究从20世纪60年代已经开始，但由于当时找不到合适的学可导、网络结构某有成型的理论指导等缺点。习算法，直到80年代BP算法的出现，极大地推动了这一领域由美
8、国密歇根大学的HollandJ.教授发起的遗传算法是一地研究。种高效的并行全局搜索算法，该算法具有很好的鲁棒性，在解MLFN采用一种单向多层结构，每一层包含若干神经元，决全局优化问题方面取得了成功。所以可以将遗传算法应用同一层的神经元之间没有相互联系，层间信息的传送只沿一于神经网络的学习过程中，这样可以避免传统的BP算法容易个方向传播。应用最广泛的当属BP网络，BP算法采用Delta陷入局部极小的问题，并且由于适
