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基于遗传算法的神经网络性能优化 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算法是一种典型的进化算法。文中分析了遗传算法的特点和神经网络的特点,从而得出了把两种算法结合起来进行应用的思想。运用理论对比的方法,阐明了用遗传算法进行神经网络性能优化的原因,并得出结论,认为用遗传算法进行神经网络性能优化促使了神经网络更进一步的应用。阐述了遗传算法优化神经网络的两种主要方法,论述了遗传算法和神经网络的发展现状和将来的研究动向。 相似文献
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遗传算法是一种典型的进化算法。文中分析了遗传算法的特点和神经网络的特点,从而得出了把两种算法结合起来进行应用的思想。运用理论对比的方法,阐明了用遗传算法进行神经网络性能优化的原因,并得出结论,认为用遗传算法进行神经网络性能优化促使了神经网络更进一步的应用。阐述了遗传算法优化神经网络的两种主要方法,论述了遗传算法和神经网络的发展现状和将来的研究动向。 相似文献
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通过对影响锅炉效率的物理量的分析,建立了以神经网络表示主要物理量之间关系的锅炉燃烧系统模型,并采用遗传算法对模型进一步优化,从而实现了对锅炉燃烧的优化.仿真结果表明,通过调整锅炉燃烧系统优化模型参数,该模型能够同时满足锅炉燃烧效率和降低污染物排放的要求,从而实现锅炉的节能低污. 相似文献
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人工神经网络的结构设计没有系统的规律可循,而基于梯度的神经网络参数优化又易于陷入局部最优解.该文研究了用带退化的协同进化遗传算法来优化神经网络结构,同时优化网络参数.将网络参数作为实数编码基因进行遗传选择,参数个体的受损率超过退化阀值时发生结构退化.退化进程由协同进化的控制个体动态控制.实验证明,该方案能够有效简化神经网络的结构和得到最优网络参数,收敛速度比常规遗传算法快. 相似文献
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深度前馈神经网络在分类和回归问题上得到了很好的应用,但网络性能极大程度上受到其结构和超参数影响.为了获得高性能的神经网络,首先对遗传算法的选择策略进行改进,之后利用该改进遗传算法,采用二进制编码与实数编码的混合编码策略对深度前馈神经网络层数、每层节点量以及学习率和权重进行优化.改进的选择策略,在最优保存策略的基础上从父... 相似文献
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高炉炼铁是一个复杂的多变量系统,而现行的操作制度是基于炉长经验的参数设置模式,导致能源尤其是煤粉的消耗常常处于“盲目”状态;文章综合炼铁工艺理论和高炉专家经验,针对白云鄂博矿石冶炼的特殊性,采用筛选出的优化数据,利用遗传算法所固有的全局搜索性能优化BP神经网络模型的权值和阈值,分别建立了基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤量优化预测模型以及工艺指标(铁水[Si]含量及入炉焦比)预测模型;优化数据的利用使得上述模型可以根据高炉当前炉况输出喷煤量的最佳优化设定值,并预测出相对应的工艺指标变化趋势;实际应用表明,本方法能够给现场操作人员提供操作指导,实现高炉稳定顺行、提高经济效益的目的. 相似文献
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基于改进遗传算法的神经网络优化方法 总被引:4,自引:4,他引:4
为了克服神经网络反向传播算法收敛速度慢,易陷入局部极小值,初始权值和阈值的选择缺乏依据,具有很大随机性等缺陷,采用基于自适应遗传算法的神经网络优化方法,方法结合了两者的优点,但是仍存在种群早期进化速度慢的缺点,于是提出了一种改进的自适应遗传算法,将其应用于神经网络的权值和阈值的优化设计中,并将此模型用于对某城市污水厂难测参数SVI的预测.仿真结果表明,算法不仅可克服BP算法的缺陷,而且与BP和GA-BP网络模型比较,大大提高了收敛速度与收敛精度,获得了良好的测量效果. 相似文献
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在复杂非线性多目标优化问题求解中,非线性模型结构很难事先给定,需要检验的参数也非常繁多,应用传统的建模方法和优化模型已难以解决更为复杂的现实问题。人工神经网络技术为解决复杂非线性系统建模问题提供了一条新的途径。将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,加上其他常规约束条件进行系统模型的建立,再应用遗传算法进行优化,从而实现设计分析与设计优化的分离。以某化工企业的生产过程优化问题为例,利用BP神经网络建立了工艺参数与性能目标之间的模型,然后利用遗传算法搜索最优工艺参数,获取了用于指导生产的样本点数据。研究结果表明,该方法能够获得高精度的多目标优化模型,从而使优化效率大为提高。 相似文献
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为了开发对科研实验数据的非线性关系精确建模工具,该文讨论了将遗传算法GA和神经网络算法结合,并使用Matlab软件实现计算过程。针对一个非线性测试函数逼近问题,设计了Matlab软件的GA算法的实现过程,并实验测试分析了GADS工具箱算子选择和参数设置。比较了单纯GA方法和GA结合Levenberg-Marquardt BP方法局部寻优的效果。结果表明实验中设计的基于Matlab的GA神经网络计算方案是一种有效的高精度模型,算法设计实现过程有指导意义,能为各领域提供有力复杂非线性建模工具。 相似文献
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基于过程神经网络和遗传算法的系统逆向过程求解 总被引:1,自引:1,他引:0
针对系统过程的逆向优化求解问题,提出了一种基于过程神经网络和遗传算法相结合的方法。首先根据实际问题的领域知识和学习样本集,确定能够满足系统实际输入输出关系的正向过程神经网络。然后按照系统在过程区间的某一期望输出,逆向确定系统的过程输入信号,即按照给定的期望输出,反求过程神经网络的输入函数,使该输入函数满足已确定的正向映射关系,从而完成系统的优化过程控制。文中给出了具体的实现算法,应用实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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传统的入侵检测技术在建立统计模型、规则库管理和检测性能等方面存在着缺陷和不足,影响了入侵检测系统的实际应用效果。本文提出并利用Matlab神经网络工具箱建立一个基于BP神经网络的入侵检测系统。实验结果表明,该算法在提高入侵检测系统的检测准确率、降低误报率和漏报率等方面具有一定的优越性,收敛速度较快。 相似文献