GABP算法原理.pptx

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.23M 资料格式：pptx 举报版权申诉

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基于遗传算法优化的BP神经网络算法 13管科-毛文涛

本文框架

网络结构图信息的正向传播输入层隐层输出层输入输出误差的逆向传播 BP神经网络结构图

算法流程 N N Y Y 基于遗传算法的BP神经网络学习算法流程图

相关公式 f= 11+ 带有附加动量项的权值和阈值调节公式为： ()=(1−)...+.( (+1)=(1−)..+.( （2）其中，k 为训练次数，α 为学习率， mc为动量因子， 0 <α < 1，0 ≤ mc < 1。适应度函数：（1）（3）

个体编码遗传算法的优化网络结构初始连接权初始的阈值学习率动量因子连接权编码阈值编码连接状态 c 编码学习率α 编码动量因子mc 编码 a 个体编码的组成

算例分析各参数取值为： pc = 0.6, pm = 0.001，MSE≤10 −3 ，经遗传算法优化的学习率α = 0.955 ，动量因子mc = 0.700。

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