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基于改进的自适应遗传算法优化BP神经网络
针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题,改进了自适应交叉率和变异率的计算方法,考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配,提出一种改进的自适应遗传算法;并将其应用于BP神经网络计算模型的优化,运用到汽车加油量计算中,通过比较标准BP网络、Srinivas提出的自适应遗传算法优化的BP神经网络和改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络3种模型的计算误差,验证得出改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的算法优于另外两种。
2021-08-10 08:48:35
1.26MB
BP神经网络;
自适应遗传算法;
交叉率;
变异率;
1
(变异率)遗传算法解决机器人拣货路径等
(变异率)遗传算法解决机器人拣货路径等,分享学习共同成长
2019-12-21 22:18:02
43KB
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