如何提高BP线性神经网络的收敛速度度

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      BP算法的误差减小,是反梯度方向进行的因此,极易陷入局部极小点的困境。一旦训练学习样本数目多,输入输出关系比较复杂, 网络的收敛速度变得缓慢表现为对网络结构的初值要求很高。初值的不合理, 会造成BP算法的收敛摆动, 以至不收敛

      GA与其它优化算法不同, 它将“ 自然选择” 机理引入优化过程中, 对于优化问题的限制极少, 对约束及目标函数既不要求连续, 也不要求可微。因此, 其搜索过程始终遍及整个搜索空间,可得到全局最优解

      G A 与A N N 结合的机制, 本文采用的是根据G A 解空间遍及整个搜索空间的特性, 从随机解集中, 遗传出在最优解-萣范围内的优化解, 以此形成A N N 结构的初值, 再由A N N按负梯度方向进行快速搜索, 以达到全局最小点。这样做, 既可以保证收敛的全局最小点,

      GA反复优化鉮经网络的权值直到平均值不再有意义地增加为止,此时解码得到的参数组合已经充分接近最佳参数组合在此基础上再用BP算法对它们進行细调,这种方法的通用性较好

      2.性价函数:将权值和阀值输入到bp中后,结合训练集的输入输出计算出误差平方和。

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