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为了改善人工神经网络在优化计算中的一些缺陷和提高遗传算法的局部搜索能力及收敛性能,提出了一种混合智能学习算法,采用遗传算法和误差反向传播算法(BP算法)相结合,将BP算法以一个算子的形式插入到遗传算法中,以提高利用人工神经网络和遗传算法进行优化计算的搜索能力和收敛性能;通过对实例函数的优化计算,对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度有较大改善. 相似文献
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为了避免传统方法预测短期电力负荷建模复杂性,将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络,结合电力负荷历史数据,对短期电力负荷进行仿真预测。仿真结果表明,该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。 相似文献
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常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。 相似文献
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多种群退火贪婪混合遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。为了提高遗传算法的性能,论文通过将局部搜索能力较强的贪婪算法引入遗传算法,并且同模拟退火和多种群并行遗传进化思想有机结合起来的方法,提出了一个改进型的算法——多种群退火贪婪混合遗传算法(MultigroupAnnealingGreedyHybridGeneticAlgorithm,简称MAGHGA)。仿真结果表明,该算法避免了在遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,同时也有效地提高了算法的收敛速度。 相似文献
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人工神经网络的出现为网络故障诊断提供了智能化的手段。介绍了将BP人工神经网络运用于网络故障诊断的实现途径,并在分析标准算法的基础上提出了改进BP算法的一种方法。仿真表明,改进后的算法在收敛速度和准确性上有明显的提高。 相似文献
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混沌遗传模拟退火组合算法性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种混沌遗传模拟退火组合算法.为了提高算法的收敛速度,对遗传算法的适应度进行了拉伸操作,并且对模拟退火算法进行了改进,使其搜索范围随退火温度的降低而缩小.最后通过对4个典型函数的模拟,对算法的性能进行了研究.实验结果表明,该算法能明显改善传统遗传算法的性能,具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度. 相似文献
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将误差反向传播算法(BP算法)以一个算子的形式融入到遗传算法中,以提高遗传算法的优化性能.其基本思路是:在遗传算法收敛速度放慢时启用BP算子,把新一代群体作为BP算子的初始值再用BP算法训练网络,这样交替运行BP算法和遗传算法,直到达到问题要求的精度.通过对4例实验函数的优化,证明了混合遗传算法具有良好的收敛性和稳定性.实验对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度方面都有了很大的改进. 相似文献
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文章介绍了目前人工神经网络领域中BP神经网络的特点及其算法原理,以BP网络算法的缺点为出发点,从不同方面对BP算法进行改进,从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的主要应用进行了讨论。 相似文献
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针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。 相似文献
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基于遗传优化神经网络的电子舌在黄酒检测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子舌对黄酒的检测上。与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较。结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法。 相似文献
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基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。 相似文献
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引出了当人工神经网络算法解决结构工程实践问题时,网络结构本身所面临缺陷。描述了人工神经网络和遗传算法的概念,以及二者的长处和关系,从理论和实例上说明了运用遗传算法优化和改进神经网络结构可行性,从而结合二者的长处解决工程实践问题。详细阐述了如何利用遗传算法优化或改进BP网络模型和RBF网络模型,以及如何利用遗传优化BP网络和遗传优化RBF网络模型分析结构损伤,从而比较遗传BP网络和RBF网络在结构损伤分析方面的性能。 相似文献
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基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度. 相似文献
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引出了当人工神经网络算法解决结构工程实践问题时,网络结构本身所面临缺陷.描述了人工神经网络和遗传算法的概念,以及二者的长处和关系,从理论和实例上说明了运用遗传算法优化和改进神经网络结构可行性,从而结合二者的长处解决工程实践问题.详细阐述了如何利用遗传算法优化或改进BP网络模型和RBF网络模型,以及如何利用遗传优化BP网络和遗传优化RBF网络模型分析结构损伤,从而比较遗传BP网络和RBF网络在结构损伤分析方面的性能. 相似文献
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以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法(NAGSA)优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法(AGA)在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法(GA)、传统自适应遗传算法(AGA)、传统自适应遗传退火算法(NGSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性. 相似文献