一种基于随机GA的提高BP网络泛化能力的方法

时间：2015-01-03 16:52:29 作者：郭海如；李志敏；万兴

本文作者：郭海如；李志敏；万兴；熊斌；成功正常投稿发表论文到《计算机技术与发展》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

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【摘要】：LM-BP网络对其初始权值和阈值敏感,泛化能力不强,针对该缺点,采用遗传算法(GA)对其初始权阈值进行优化,在一定程度上能提高LM-BP网络的泛化能力。为进一步扩展GA初始种群的覆盖范围,进一步提高LM-BP网络的泛化能力,采用多次随机产生初始种群多次优化的方法。以伦河孝感段氟化物含量为实例,建立随机GA的LM-BP网络模型,对原始数据进行拟合及测试,结果表明该方法基本能100%拟合,测试误差不超过2.3%。经过对比实验,证明了该方法的有效性。
【论文正文预览】：0引言LM-BP网络具有拟合能力强、全局收敛、速度快等特点,但对其初始权值和阈值敏感,泛化能力不强。文献[1]采用多次拟合测试,反复实验在一定程度上可以提高其测试精度[1-2],但有时拟合测试上万次也不一定能取得很好的效果。针对LM-BP网络的初始权阈值敏感的特点,采用遗传算法
【文章分类号】：TP183
【稿件关键词】：随机遗传算法神经网络测试误差泛化能力
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【稿件标题】：一种基于随机GA的提高BP网络泛化能力的方法
【作者单位】：湖北工程学院计算机与信息科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机技术与发展》2014年01期
【期刊简介】：《计算机技术与发展》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机技术与发展杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN61-1450/TP，国际刊号：ISSN。计算机技术与发展杂志社由陕西省信息产业厅主管、陕西省计算机学会主办，本......更多计算机技术与发展杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6081/)投稿信息
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