基于遗传算法的神经网络学习方法
基于遗传算法优化的SOFM神经网络生成测试数据集的方法
基于遗传算法优化的SOFM神经网络生成测试数据集的方法在当今科技飞速发展的时代，数据已成为驱动创新的重要燃料。
然而，高质量的测试数据集往往难以获取，尤其是在机器学习和人工智能领域。
传统的数据集生成方法往往存在效率低下、质量参差不齐等问题。
因此，寻找一种高效且可靠的数据集生成方法显得尤为重要。
本文将探讨一种基于遗传算法优化的自组织特征映射（SOFM）神经网络生成测试数据集的新方法。
首先，让我们来理解一下SOFM神经网络。
SOFM神经网络是一种无监督学习的神经网络模型，它能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据的内在结构。
这种特性使得SOFM神经网络在数据可视化、聚类分析等领域有着广泛的应用。
然而，SOFM神经网络的训练过程往往需要大量的计算资源和时间，这在一定程度上限制了其在大规模数据集生成中的应用。
为了解决这一问题，我们可以引入遗传算法来优化SOFM神经网络的训练过程。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，它具有并行性、鲁棒性和自适应性等特点。
通过将遗传算法与SOFM神经网络相结合，我们可以在训练过程中自动调整网络参数，从而提高训练效率和数据质量。
具体来说，我们可以将SOFM神经网络的权重矩阵作为遗传算法的个体编码，通过交叉、变异等操作产生新的个体，并根据适应度函数评估个体的优劣。
适应度函数可以根据数据集的质量指标（如聚类精度、信息熵等）来设计。
通过多代进化，我们可以找到一组最优的网络参数，从而生成高质量的测试数据集。
这种基于遗传算法优化的SOFM神经网络生成测试数据集的方法具有以下优势：1.高效性：通过遗传算法自动调整网络参数，可以大大减少人工调参的时间和精力，提高训练效率。
2.可靠性：遗传算法具有较强的全局搜索能力，可以避免陷入局部最优解，从而提高数据集的质量。
3.可扩展性：该方法可以应用于各种规模的数据集生成任务，只需调整遗传算法的参数即可。
当然，这种方法也存在一定的局限性。
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码以下是基于遗传算法的BP神经网络的MATLAB代码，包括网络初始化、适应度计算、交叉运算、突变操作和迭代训练等。
1.网络初始化:```matlabfunction net = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size)net.input_size = input_size;net.hidden_size = hidden_size;net.output_size = output_size;net.hidden_weights = rand(hidden_size, input_size);net.output_weights = rand(output_size, hidden_size);net.hidden_biases = rand(hidden_size, 1);net.output_biases = rand(output_size, 1);end```2.适应度计算:```matlabfunction fitness = calculate_fitness(net, data, labels)output = forward_propagation(net, data);fitness = sum(sum(abs(output - labels)));end```3.前向传播:```matlabfunction output = forward_propagation(net, data)hidden_input = net.hidden_weights * data + net.hidden_biases;hidden_output = sigmoid(hidden_input);output_input = net.output_weights * hidden_output +net.output_biases;output = sigmoid(output_input);endfunction result = sigmoid(x)result = 1 ./ (1 + exp(-x));end```4.交叉运算:```matlabfunction offspring = crossover(parent1, parent2)point = randi([1 numel(parent1)]);offspring = [parent1(1:point) parent2((point + 1):end)]; end```5.突变操作:```matlabfunction mutated = mutation(individual, mutation_rate) for i = 1:numel(individual)if rand < mutation_ratemutated(i) = rand;elsemutated(i) = individual(i);endendend```6.迭代训练:```matlabfunction [best_individual, best_fitness] =train_network(data, labels, population_size, generations, mutation_rate)input_size = size(data, 1);hidden_size = round((input_size + size(labels, 1)) / 2);output_size = size(labels, 1);population = cell(population_size, 1);for i = 1:population_sizepopulation{i} = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size);endbest_individual = population{1};best_fitness = calculate_fitness(best_individual, data, labels);for i = 1:generationsfor j = 1:population_sizefitness = calculate_fitness(population{j}, data, labels);if fitness < best_fitnessbest_individual = population{j};best_fitness = fitness;endendselected = selection(population, data, labels);for j = 1:population_sizeparent1 = selected{randi([1 numel(selected)])};parent2 = selected{randi([1 numel(selected)])};offspring = crossover(parent1, parent2);mutated_offspring = mutation(offspring, mutation_rate);population{j} = mutated_offspring;endendendfunction selected = selection(population, data, labels) fitnesses = zeros(length(population), 1);for i = 1:length(population)fitnesses(i) = calculate_fitness(population{i}, data, labels);end[~, indices] = sort(fitnesses);selected = population(indices(1:floor(length(population) / 2)));end```这是一个基于遗传算法的简化版BP神经网络的MATLAB代码，使用该代码可以初始化神经网络并进行迭代训练，以获得最佳适应度的网络参数。
遗传算法与神经网络的结合方法与实例分析
遗传算法与神经网络的结合方法与实例分析遗传算法和神经网络是两种不同的计算模型，它们在解决问题时具有各自的优势和局限性。
然而，通过将这两种方法结合起来，可以充分发挥它们的优点，提高问题解决的效率和准确性。
本文将探讨遗传算法与神经网络的结合方法，并通过实例分析展示其应用价值。
一、遗传算法和神经网络的简介1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程，逐步优化问题的解。
它适用于复杂的优化问题，具有全局搜索能力和并行处理能力。
2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和权重调整，实现对输入数据的模式识别和预测。
它适用于处理非线性问题，具有自适应性和学习能力。
二、遗传算法与神经网络的结合方法1. 遗传算法初始化神经网络权重在神经网络训练之前，通常需要对权重进行初始化。
传统的方法是随机初始化权重，但这种方法可能导致网络陷入局部最优解。
通过遗传算法初始化神经网络的权重，可以提高网络的初始状态，增加全局搜索的能力。
2. 遗传算法优化神经网络结构神经网络的结构包括神经元的数量、层数和连接方式等。
通过遗传算法的优化过程，可以调整神经网络的结构，使其更好地适应问题的特征。
例如，可以通过遗传算法选择合适的神经元数量和层数，以及确定神经元之间的连接方式，从而提高网络的性能。
3. 遗传算法选择神经网络的最优解在神经网络训练过程中，通常需要选择一个最优解作为最终结果。
遗传算法可以通过选择适应度函数来评估神经网络的性能，并选择表现最好的网络作为最优解。
这种方法可以避免由于局部最优解而导致的问题性能下降。
三、遗传算法与神经网络的实例分析以手写数字识别为例，展示遗传算法与神经网络的结合应用。
手写数字识别是一个典型的模式识别问题，神经网络可以通过学习大量的手写数字样本，实现对新样本的准确识别。
但是，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，而且容易陷入局部最优解。
基于遗传算法的BP神经网络算法
基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。
BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。
在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。
1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。
2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。
3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。
4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。
5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。
6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。
7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。
8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。
其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。
综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。
同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。
神经网络与遗传算法相结合的优化方法
神经网络与遗传算法相结合的优化方法随着科技的不断发展，人工智能技术也越来越成熟，其中神经网络和遗传算法是两种比较常见的优化方法。
神经网络是一种基于人脑神经系统的计算模型，它可以通过输入和输出数据来学习并预测未知的数据。
而遗传算法则是一种基于生物进化的计算优化方法，通过模拟进化过程来寻找最优解。
在实际应用中，单独使用神经网络或遗传算法可能会存在一些问题。
例如，神经网络可能会受到噪声数据的影响，导致训练过程不够稳定；而遗传算法可能会受到局部最优解的限制，从而难以找到全局最优解。
因此，将神经网络和遗传算法相结合，可以弥补彼此的不足，提高优化效果。
神经网络和遗传算法相结合的优化方法大致可以分为两种：基于神经网络的遗传算法和基于遗传算法的神经网络优化。
基于神经网络的遗传算法是指将神经网络作为遗传算法中的染色体，通过遗传算法对神经网络的权重和偏置进行优化。
首先，将神经网络的权重和偏置随机生成，并用其计算出目标函数值作为该染色体的适应度。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对染色体进行进化，直到满足终止条件为止。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
基于遗传算法的神经网络优化是指使用遗传算法来优化神经网络的拓扑结构和参数。
首先，通过遗传算法生成多个随机的神经网络拓扑结构，并计算它们的目标函数值。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对拓扑结构进行进化，得到新的神经网络结构。
接着，针对每个神经网络进行参数优化，即对权重和偏置进行遗传算法优化。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
这两种方法都是神经网络和遗传算法相结合的优化方法，但具体应用时需要根据实际情况进行选择。
例如，在数据量较小的情况下，基于神经网络的遗传算法可能更加有效，因为神经网络可以更好地拟合数据；而在数据量较大且结构复杂的情况下，基于遗传算法的神经网络优化可能更加适合，因为遗传算法可以更好地处理大规模的优化问题。
综上所述，神经网络和遗传算法相结合的优化方法具有优化效果好、稳定性高等优点，在实际应用中有着广泛的应用前景。
遗传算法与神经网络
2.1 神经网络简介
人工神经网络（artificial neural network，缩写 ANN），简称神经网络（neural network， 缩写 NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量 的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结 构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和 输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
进化次数限制； （1）计算耗费的资源限制（例如计算时间、计算占用的内存等）； （2）一个个体已经满足最优值的条件，即最优值已经找到； （3）适应度已经达到饱和，继续进化不会产生适应度更好的个体； （4）人为干预； （5）以及以上两种或更多种的组合。
3/9
遗传算法与神经网络
一个典型的遗传算法要求: 一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案。
经过这一系列的过程（选择、交配和突变），产生的新一代个体不同于初始的一代，并 一代一代向增加整体适应度的方向发展，因为最好的个体总是更多的被选择去产生下一代， 而适应度低的个体逐渐被淘汰掉。这样的过程不断的重复：每个个体被评价，计算出适应度， 两个个体交配，然后突变，产生第三代。周而复始，直到终止条件满足为止。一般终止条件 有以下几种：
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递，能够实现机器学习和模式识别任务。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
本文将探讨基于遗传算法的人工神经网络模型的构建与优化研究。
首先，构建人工神经网络模型是研究的首要任务。
人工神经网络由多个神经元和这些神经元之间的连接组成。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入信号进行加权计算，最终输出结果。
遗传算法可以应用于优化神经元的连接权重和调整激活函数的参数，以获得更好的网络性能。
在构建人工神经网络模型时，首先需要确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及它们之间的连接方式。
遗传算法可以通过进化过程搜索最佳的拓扑结构，以提高神经网络的性能。
遗传算法通过定义适应度函数来衡量每个个体的适应度，适应度高的个体将更有可能被选中下一代进化。
通过遗传算法的迭代过程，我们可以找到最佳的拓扑结构。
其次，优化神经元的连接权重是构建人工神经网络模型的关键一步。
连接权重决定了不同神经元之间的信号传递强度。
遗传算法可以通过进化过程调整连接权重，以找到最佳的权重组合。
在遗传算法的优化过程中，通过交叉和变异等操作，通过上一代个体中的优秀基因来生成新的个体，逐步优化连接权重，使神经网络的性能得到提高。
此外，还可以使用遗传算法来优化激活函数的参数。
激活函数决定了神经元输出的非线性特性，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
通过调整激活函数的参数，我们可以改变神经元的响应特性，从而使网络更好地拟合训练数据。
遗传算法可以在多个激活函数和参数组合中搜索最佳的选择，以提高神经网络的性能。
此外，在进行人工神经网络的训练和优化时，还可以使用遗传算法来选择最优的训练样本和参数初始化方法。
基于遗传算法设计和训练人工神经网络的方法
Ｍ［ ＥＴＨ ｏＤ ｏＮ ＤＥＳ ＧＮＤ ＡＮＤ Ｉ Ｇ ＴＲＡ Ｄ ｏＦ Ｇ ＡＲＴＩ ＣＩ ＦＩ ＡＬ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷ ｏ ＲＫ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＧＥＮＥＴＩ ＡＬＧｏ Ｉ Ｃ ＵＴＨＭ
Ｗ Ｕ ｎ ． Ｗ ＡＮ ｅ Ｙａ Ｗ ｉ
（ ｅａｔｅｔ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｔｎ ｊＵ ｉｅ ｉ ， ｈ ｇ ａ ２０ ９ ，ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｍ ｕｅ Ｓ ｉ ｅａ ｄＴ ｃ ｎｌ ｙ ｏ ｇ ｎ ｒ ｔ Ｓ ａ ｈｉ ００ ２ Ｃ ｉａ ｍ Ｃ ｒ ｎ ｏ ｉ ｖ ｓｙ ｎ
效 的解决 方 法 ， 解 决 异 或 问 题 和 平 衡 杆 问 题 的 对
维普资讯
第２ ６卷第 １ 期
２０ ０ ７年 ２月
红 外 与 毫 米 波 学 报
Ｊ ｎｒｒｄ Ｍｉｉ Ｗ ａ ｅ ．Ｉｆａｅ ｌｍ． ｌ ｖｓ
￣ｏ ．２ １ ６，Ｎｏ １ ． Ｆ ｂ ｕ ｒ ，０ ７ ｅ ｒ ａｙ ２ ０
文章编号 ：０ １— ０ ４ ２０ ） １ ０ ５— ４ １０ ９ １ （０ ７ ０ —０６ ０
Ａ ｓ ａｔ ｅ ｏ ｒｄｓ ｎｎ ｄｔ ｉｉｇａｔ ｃａ ｎ ｕａ ｎｔｏｋｂｓｄｏ ｅｅｉ ａ ｏｉ ｍ （ Ｎ Ｔ）Ｗ ｒｓｎ ｂｔ ｃ：Ａ ｍ ｔ ｄｆ ｅｉ ｉｇａ ａ ｎ ｒｆ ｉ ｅｒｌ ｅ ｒ ａｅ ｎｇｎｔ ｌ ｒｈ ｒ ｈ ｏ ｇ ｎ ｒｎ ｉ ｌ ｉ ｗ ｃ ｇ ｔ ＮＤ ｓ ａ 和 训 练 人 工神 经 网络 的方 法
武 妍， 万 伟
（ 同济大学 计 算机科学与技术 系 ， 上海 ２０ ９ ） ００ ２
摘 要 ： 出了一种基于遗传算 法的人 工神经 网络设计和 训练 方法一 Ｎ Ｄ 同时训练 网络 的拓 扑结 构和连 接权 重， 提 Ｎ Ｔ， 提 出了一种结构 化 网络编码方法 ， 有效地 解决 了网络拓 扑结 构和 网络编码 不 能一一对 应 的问题 ； 用启 发 式规则 使 约束 网络拓扑结 构的变异概率 以及 变异操作 的选 择趋势 ， 并使 用小 生境机 制进 行拓扑 变异保 护． 实验结 果证 明 了 ＮＤ Ｎ Ｔ的有效性和 高效 性． 关 键 词： 人工神经 网络 ； 遗传算法 ； 小生境 ； 计； 设 训练 中图分类号 ：Ｐ ８ 文献标识码 ： Ｔ Ｉ３ Ａ
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
基于遗传算法优化BP神经网络圆柱壳结构可靠度分析
基于遗传算法优化BP神经网络圆柱壳结构可靠度分析目录一、内容概括 (1)（一）基于遗传算法的优化方法介绍 (2)（二）BP神经网络介绍与应用场景分析 (2)（三）圆柱壳结构可靠度分析方法探讨 (4)二、圆柱壳结构基础理论知识概述 (5)（一）圆柱壳结构的组成及特点分析 (6)（二）圆柱壳结构的力学特性研究 (7)（三）圆柱壳结构可靠度评价指标介绍 (9)三、BP神经网络在圆柱壳结构可靠度分析中的应用 (9)（一）BP神经网络模型的构建与训练过程 (10)（二）基于BP神经网络的圆柱壳结构可靠度预测模型建立与实施步骤介绍11 （三）BP神经网络模型的优缺点分析及对策建议 (13)四、遗传算法在优化BP神经网络模型中的应用 (14)（一）遗传算法的基本原理及特点介绍 (16)（二）基于遗传算法的BP神经网络模型优化过程与实施步骤解析..16（三）案例分析 (18)一、内容概括介绍了BP神经网络的基本原理及其在当前圆柱壳结构可靠度分析中的局限性。
BP神经网络是一种通过反向传播算法进行权值和阈值调整的多层前馈网络，广泛应用于各种工程领域。
传统的BP神经网络在解决复杂结构优化问题时，往往存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。
阐述了遗传算法的基本原理和特性，遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索算法，具有全局优化能力，能够解决复杂的非线性问题。
将遗传算法与BP神经网络相结合，有望提高圆柱壳结构可靠度分析的准确性和效率。
详细描述了基于遗传算法优化BP神经网络的流程和方法。
通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，提高网络的性能和准确性。
将优化后的BP神经网络应用于圆柱壳结构可靠度分析，通过大量的数据训练和测试，验证该方法的可行性和有效性。
通过实例分析，展示了基于遗传算法优化BP神经网络在圆柱壳结构可靠度分析中的实际应用效果。
该方法能够显著提高圆柱壳结构可靠度分析的准确性和效率，为工程实践提供了一种新的思路和方法。
遗传算法与神经网络的结合
遗传算法与神经网络的结合近年来，随着人工智能领域的迅猛发展，遗传算法和神经网络分别作为两大重要技术，逐渐受到了研究者们的广泛关注。
遗传算法是通过模拟自然界中的进化思想，通过模拟生物遗传和进化的机制来搜索最优解的优化算法。
而神经网络则是模拟人脑神经元运作机制，通过输入输出之间的连接和权值来实现模式识别和计算的一种计算模型。
本文将探讨，以期在人工智能领域取得更好的应用效果。
首先，我们来看一下遗传算法和神经网络各自的优势。
遗传算法以其自动优化的特点被广泛应用于求解复杂问题。
它通过自然选择、交叉和变异等操作，将种群中适应度高的个体不断进化，从而找到最优解。
遗传算法在解决复杂、多变量问题时表现出了强大的优势，能够搜索到全局最优解。
而神经网络则以其强大的模式识别和学习能力而著称。
它通过神经元之间的连接和权值的调整，实现了对复杂非线性问题的建模和解决。
神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域都取得了显著的成果。
然而，单一的遗传算法或神经网络在某些问题上可能存在局限性。
对于遗传算法而言，其搜索过程是基于群体的，可能会陷入局部最优解。
对于神经网络而言，其训练过程相对较慢，且对于参数的选择较为敏感。
为了克服这些问题，研究者们开始将遗传算法与神经网络相结合。
方式有多种。
其中一种常见的方式是通过遗传算法来优化神经网络的结构或参数。
在神经网络的训练过程中，通过遗传算法对神经网络的权值和偏置进行搜索和优化，以提高神经网络的性能。
另一种方式是将遗传算法的进化机制应用于神经网络的学习过程中。
通过模拟遗传算法的选择、交叉和变异等原理，对神经网络的连接结构和权值进行调整，以实现对神经网络的自适应调节和优化。
能够发挥二者的优点，弥补各自的不足。
首先，通过遗传算法的全局搜索能力，可以有效克服神经网络陷入局部最优解的问题。
其次，通过神经网络的模式识别和学习能力，可以提高遗传算法的搜索效率，使得算法能更快地找到最优解。
此外，还能够应对复杂问题，实现更复杂的模型和解决方案。
遗传算法在机器学习中的应用
遗传算法在机器学习中的应用随着信息时代的到来，计算机科学的发展也日新月异。
其中，机器学习作为人工智能领域的主要研究方向之一，受到越来越多的关注。
在机器学习中，如何有效地优化模型和算法，一直是科学家们关注的热点问题。
而遗传算法作为一种模拟生物进化过程的搜索算法，能够在机器学习中有效地解决优化问题，取得了显著的成果。
本文将深入探讨遗传算法在机器学习中的应用。
一、遗传算法基础概念遗传算法是一种基于自然遗传过程的搜索算法，是模拟生物进化过程的一种编程方法。
其中，遗传算法的搜索过程是通过对一组不同的解决方案不断进化优化，获得最优解的过程。
在遗传算法中，每个可能的解被表示成一组染色体（Chromosome）。
染色体由若干个基因（Gene）组成，实际上就是一组二进制编码。
每个基因对应了染色体编码中的一个位。
基因一般用0或1表示。
例如，假设有一组染色体代表了一个优化问题的解。
其中，每个基因可以取0或1的值，一个染色体可能是这样的：101001。
为了更好的表示这个染色体，我们可以将它转化成实数，即101001→41（十进制数）。
这样，整个优化问题就被转化成了一个求解实数最优值的问题。
在遗传算法的每一代中，种群中的个体都会根据其适应度进行选择、复制和交叉操作。
这样就形成了新的种群，在新种群中的每个个体都是由原来的个体进化而来，且具有各自的优秀性质。
如此往复，直到达到设定的停止条件，即达到最优解或达到最大的迭代次数。
二、在机器学习中，遗传算法的应用主要是优化模型和算法的参数。
通过不断地调整模型参数，以达到最佳的学习效果。
以下将介绍最常用的两种遗传算法在机器学习中的应用情况。
1. 遗传算法在神经网络学习中的应用神经网络在深度学习中具有非常广泛的应用。
但在实际应用中，神经网络的性能往往受到多个参数的影响，如层数、神经元数目、学习率等。
为了获得最佳性能，需要通过多次试验和调整来确定参数。
而遗传算法是一种能够对这些参数进行优化的有效的算法。
基于遗传算法的人工神经网络学习算法
Ａ ｌａ ｎ ｎ ｌｏ ｉ ｍ ｆａ ｔ ｃａ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｏ ｋ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｅ ｒ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｏ ｒｉ ｉｌｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ａ ｅ ｎ ｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｆ ｃ ｈ
由于一个 Ａ Ｎ模 型 可 以 由有 限 个 参数 ：神经 Ｎ
元 、阿 络层 数 、各层 神 经 元 数 、神 经 元 的 互 连 方 式 、各 连接 的权 重 以及 传递 函数 等描述 ，所 以可 以 对 一 Ａ Ｎ模 型经 过 编码 ，用 遗 传 算 法 实 现 神经 个 Ｎ 阿络 的学 习过程 ．而遗 传 算法 又具有全 局 随机搜 索 能力 ，能够在 复杂 的 、多峰值 的 、不 可微 的大矢 量 空 间 中迅速有 效地 寻找到 全局虽 优解 ，陷人局部 最
Ｋｅ ｒ ｓ： ａ ｉ ｃａ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ； ｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒｔｍ ： ｗｅｇ ； ｔ ｒｓ ｏｄ； ｅ ｌｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ｔｉ ｒ ｆ ｉｌｎ ｕ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｅｗｏ ｋ ｅ ｅｉ ｌｏｉｈ ｉｈｔ ｈ ｅｈ ｌ ｍｕａｉ ｏ
由于学 习 是神经 阿络 的一种最 重要 也是最 令人 注 目的特 电，因此在 神经 网络的发 展进 程 中，学习 算法 的研究 直 有 着 十分 重 要 的地 位 Ｂ Ｐ算 法 的 出现 弥补 了神 经网络 在实 际应用 中难 以确定权 值 的 不 足 ，使 得具 有很强识 别 功能 的前 向多层神 经网络 得 以应用 ．但 Ｂ Ｐ算 法从 本 质 上讲 属 于梯 度 下 降算 法 ，困而 不可 避免 的具有一 些缺 陷 ，如 ：易陷入局 部极 小值 、圳练速度慢 、误 差 函数 必 须可导 、受 网 络结 构 的限制 等 ２ ｏ世纪 ７ 代 初期 由美 国密 执 根 （ ｉ ｉ ｎ ０年 Ｍｃ ｇ ） ｈａ 大学 的 Ｉ ｌｎ ｆ ｌ ｄ教授 发 展 起 来 的遗 传 算 法 （ｅｅｃ ｏａ ｇｎｔ ｉ ａｏｔｒ １ ｌ ｎｈ ｓ ，是一 种 求 解 问题 的 高效 并行 全 局搜 索 ｇ ｎ
基于遗传算法优化神经网络的技术研究
ｑ
络结构和参数选择合理 ，就能 以任何精度逼近 任意的非线性
函 数 四 。
由 ４ 看出 网 输出 是各 值 ： ： 阈 式（ 可以 ， 络 误差 层权 ， 和 ）
值 、 的函数 。因此 ， 调整权值 和阈值可以改变误差 。
构造如图 １ 所示神经网络。
收稿 日期 ：０ ９ １— １ ２ ０ — １２ 作者简介 ： 高宪军 （９ ５ ） 男， １６ 一 ， 吉林 白城人 ， 教授 ， 主要从事航空通信导航技术 与航空通信 侦察技 术研究。
输入层
中间层
输 层
和 阈值 ， 使得在此权值 和阈值下 ， 出结果 与期 望结果误差最 输 小【 Ｂ ｌ Ｐ算法是神经网络研究 中比较成功的算法 ， Ｊ 。 它解决前馈
神 经 网络 非 常有 效 ， 有 两 个 明 显 的 缺 点 ： 是 容 易 于 陷 入 局 但 一 部极小值 ； 二是 收 敛速 度 慢 。
８
２ 遗传 算 法优化 神 经 网络
类作
２ ， 一
沿计
根 据问题描述 ，选取 网络 的拓扑 结构为
ｆ０ ｌ１ 表示 Ａ类 ， 】 Ｂ 。网２钳 悬木 【１ ０ 表示 类 备 ｐ Ｈ
…
； ；ｌ一” ３Ｏ １ｌ ｇｔ Ｉｌ ｌ
蒹
凳蓦 芝 鬟
，
近年来 ， 神经 网络技 术 已渗 透到各个 领域 ， 在智 能控制 、
模 式 识 别 、 算 机 视 觉 、 线 性 优 化 、 号 处 理 等 方 面取 得 了 计 非 信 巨大 的成 功 和 进 展 ， 神 经 网络 仍 存 在 着 它 所 固有 的弊 端 。 但 神 经 网络 训 练 可 以看 作 为 一 个 最 优 化 问题 ，它 要 找 到 一 组 权 值
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类是遥感领域中一项重要的研究方向，通常采用多种分类方法进行处理，
以达到有效分类和提高分类精度的目的。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物学进化理论的搜索和优化算法，在图像分类中应用广泛。
基于遗传算法的复合分类方法中，常采用的是多层神经网络（Multi-Layer Perceptron，MLP），它是一种前向反馈神经网络，具有多个输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层的神经元数量对分类性能的影响非常重要。
在遗传算法中，将神经元数量作为遗传算法的优
化目标，通过遗传算法进行优化，并将优化的结果输入到LVQ神经网络中进行分类。
LVQ神经网络（Learning Vector Quantization，LVQ）是一种监督学习神经网络，它根据分类的目标进行训练，具有快速收敛和较好的分类性能。
在LVQ神经网络中，每个神
经元表示一个类别，输入样本通过计算到各神经元的距离来确定所属的类别。
遗传算法则
通过不断迭代的过程寻找最佳分类结果，提高分类精度。
简单来说，遗传算法LVQ神经网络的分类过程是这样的：首先，使用遗传算法对神经
元数量进行优化，得到优化结果，然后将结果作为LVQ神经网络的分类依据，在LVQ神经
网络中对输入的遥感图像进行分类，最终得到有效的分类结果。
总之，遗传算法LVQ神经网络运用于遥感图像分类中，通过遗传算法的优化和LVQ神
经网络的分类，可以有效地提高遥感图像的分类精度和处理效率。
这种复合分类方法具有
较强的可扩展性和适应性，未来将在遥感领域中得到广泛应用。
人工智能中的遗传算法与神经进化计算
人工智能中的遗传算法与神经进化计算人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使机器能够模拟人类智能行为的学科。
近年来，人工智能在诸多领域取得了重大进展，其中遗传算法和神经进化计算是两个重要的研究方向。
遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的算法。
它的基本原理是从一个初始的个体群体中随机产生一组候选解，并利用选择、交叉、变异等操作进行迭代优化，逐渐找到更优的解。
遗传算法通过模拟自然选择、遗传交叉和基因突变等过程，将优良的个体逐代繁衍，从而得到最优解。
与遗传算法相比，神经进化计算是一种基于生物进化理论的学习方法，其中的神经网络的结构和参数也通过遗传算法进行优化。
神经进化计算的基本思想是将神经网络的结构和权重编码为个体的基因，通过选择、交叉和变异等操作进行迭代优化。
通过不断优化神经网络的结构和权重，提高网络的拟合能力和泛化能力，进而提高人工智能系统的性能。
遗传算法和神经进化计算在人工智能领域具有广泛的应用。
在机器学习和数据挖掘中，遗传算法可以用于寻找最优特征子集、参数优化等问题。
通过随机生成一组候选解并利用遗传算法进行优化，可以有效地减少搜索空间，提高学习效率。
同时，神经进化计算可用于优化神经网络结构和参数，提高模型的性能和可解释性。
通过结合遗传算法和神经进化计算，可以进一步提高人工智能系统的性能和鲁棒性。
除了在机器学习领域的应用，遗传算法和神经进化计算在智能优化、自动控制等领域也具有重要意义。
例如，在智能优化问题中，遗传算法可以用于求解复杂的函数极值、组合优化等问题。
通过模拟自然界的优化过程，遗传算法可以在搜索空间中找到合适的解。
而神经进化计算则可以应用于自动控制问题中，通过优化神经网络的结构和参数，实现系统的智能控制。
遗传算法和神经进化计算的结合还可以产生更强大的人工智能系统。
通过在进化过程中引入神经网络的结构和参数，可以使个体的表达能力增强，从而提高系统的适应性和泛化能力。
基于遗传算法的径向基神经网络学习算法
、
ｙ ，
图 １ 一个典型的三层 Ｐ Ｆ Ｎ模 型 ＢＮ 应 的特点 。基 于感 受野 的这 一 特点 ，Ｍｏｄ ｏｙ和 Ｄ ｒｅ ａｋｎ 提出了一种神经元网络结构 即 Ｒ Ｆ Ｎ Ｂ Ｎ Ｂ Ｎ 。Ｒ Ｆ Ｎ有三层组成 ，其结构如图 ｌ 所示 ，输入节点只
高等理科教育
基于 传 法的 基 经网 学习 法 遗 算 径向 神 络 算
基 于遗传算 法 的径 向基神经 网络学 习算法
杨 瑞 兰
（ 兰州大学 管理学 院 ，甘肃 兰州 ７ ０ ０ ） ３０ ０
摘 要 文章对 径 向基神 经元 网络 （ ａｉ ａｉ Ｆ ｎｔｎＮ ｕ ｌ ｅ ｏ ｓ Ｒ ｄａ Ｂ ｓ ｕｃｏ ｅｒ ｔ ｒ ，以下 简称 为 ｌ ｓ ｉ ａＮ ｗ ｋ
・ 收稿 日期 ２ ０ ０ ７—０ ５—２ ５ 作者简介 杨瑞兰 （ ９ １ １７ 一）女 ，甘肃天水人 。 馆员 ，主要从 事信息
高等理 科教 育
２８ ０ 年第５ （ 第８期） ０ 期 总 １
一
、
Ｒ Ｆ Ｎ学习算法简介 ＢＮ
Ｒ Ｆ神经网络的学习算法主要有 ：随机算法 、自组织学习算法和最 近邻聚类学 习算法 ，它 Ｂ
ＲＦＮ Ｂ Ｎ ）结构进行 了分析 ，提 出了应用遗传算法训练径 向基 网络的算法，并将 该算法训练的 网 络 用于 ｌ ０个数字的识另 ，相对于最近邻聚类学习算法和 Ｂ ｌ ３ Ｐ网络来说 ，识 剐效果和精度 均有提
基于神经网络的遗传算法求解NP问题研究
基于神经网络的遗传算法求解NP问题研究随着科技的不断进步和人们对计算机算法的不断研究，对于求解NP问题的算法也有了极大的发展。
其中基于神经网络的遗传算法被认为是一种比较有效的求解NP问题的算法。
本文将探讨基于神经网络的遗传算法求解NP问题的研究，并分析其原理和应用。
一、神经网络神经网络是一种以人类大脑神经系统为模型的计算机系统。
其基本构成模块是神经元，它们通过突触进行相互交流并接收和处理外部信息。
神经网络在处理模式识别、图像识别、语音识别等方面具有广泛的应用。
二、遗传算法遗传算法是一种基于进化论的优化算法。
其优化过程仿佛在模拟生物进化过程，利用遗传操作和自然选择过程来寻找最优解。
使用遗传算法可以在非线性、非连续、非确定问题中寻找全局最优解。
三、基于神经网络的遗传算法基于神经网络的遗传算法，是将神经网络与遗传算法相结合的一种求解问题的方法。
其基本思路是，利用神经网络处理问题数据并加入遗传算法的优化过程，既可以保留神经网络的优良性质，又可以较好地解决NP问题。
四、基于神经网络的遗传算法求解NP问题NP问题通常是指在计算机科学和数学中不易找到行之有效算法的一类问题。
求解NP问题的效率往往需要巨大的计算资源和时间。
因此，基于神经网络的遗传算法成为了求解NP问题的一种较可行的方法。
在基于神经网络的遗传算法中，首先通过随机初始化得到一些输入数据，并通过神经网络处理得到一些输出数据。
这些输出数据作为遗传算法的初始种群，经过遗传算法的基本操作（选择、交叉、变异），产生新的种群，不断迭代，直到得到最优解，完成求解。
五、基于神经网络的遗传算法在实际问题中的应用基于神经网络的遗传算法在实际问题中有着广泛的应用。
例如，在图像识别、语音识别、数据挖掘、人工智能等领域，基于神经网络的遗传算法已成为一种常用的求解问题的手段。
比如，基于神经网络的遗传算法可以用于自动化的图像或语音分析和分类，能够提高数据处理的准确率和速度。
六、总结总的来看，基于神经网络的遗传算法是一种有效的求解NP问题的方法。
神经网络的结构与学习算法
神经网络的结构与学习算法神经网络是一种由许多神经元组成的计算模型，它能够学习并自我优化以解决各种问题。
神经网络有着多种不同的结构和学习算法，本文将对其中的一些进行介绍。
一、神经网络的结构1. 单层感知器单层感知器是最简单的神经网络结构之一。
它由输入层、输出层和一层神经元组成。
每个神经元与输入层的所有神经元相连，且每个链接都有一个权重。
神经元的输入经过处理后得到输出，输出与所有输入进行加权求和。
然后，传递到激活函数中，激活函数将输出转换为非线性函数。
2. 多层感知器多层感知器是由多个单层感知器组成的。
其中，输入层和输出层与单层感知器相同，但是有多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成。
多层感知器通常使用反向传播算法进行训练。
3. 循环神经网络循环神经网络包含一个或多个反馈连接的神经元，它可以通过不同的时间步骤之间传递信息。
这使得循环神经网络能够处理时间序列数据和自然语言处理等任务。
时间序列数据可以看作是一系列数据点，这些数据点按一定的时间顺序排列。
二、神经网络的学习算法1. 反向传播算法反向传播算法是一种用于多层感知器和一些循环神经网络的学习算法。
首先将输入数据传递给网络进行处理，然后通过比较网络的实际输出和目标输出之间的误差，计算每个链接的误差梯度。
这些误差梯度可以用来更新权重和偏差。
这个过程重复多次，直到网络能够准确地预测目标输出。
2. 遗传算法遗传算法是一种优化算法，用于找到复杂函数的最优解。
与梯度下降等基于梯度的算法不同，遗传算法不依赖于目标函数的导数。
遗传算法对每个解进行评估，并通过模拟生物进化来寻找最优解。
3. 强化学习强化学习是一种学习算法，用于优化交互式任务。
在强化学习中，代理根据环境提供的奖励或惩罚来制定行动策略。
代理持续执行这些策略，并试图最大化长期收益。
强化学习在自动驾驶和游戏AI等领域广泛应用。
三、结论神经网络的结构和学习算法非常复杂，但是它们的应用场景越来越广泛。
随着硬件的发展，神经网络将成为更多领域的解决方案。
遗传算法在BP神经网络优化中的应用
遗传算法在BP神经网络优化中的应用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种通过模仿自然遗传过程来解决优化问题的算法。
它模拟了生物进化的过程，通过不断地对解的、评估、选择、交叉和变异来寻找最优解。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法来训练网络，实现优化的功能。
本文将详细介绍遗传算法在BP神经网络优化中的应用。
首先，遗传算法可以用于优化BP神经网络的初始权值。
BP神经网络的性能很大程度上依赖于网络的初始权值。
不同的初始权值可能导致不同的收敛速度和收敛结果。
传统的方法是随机初始化权值，然后通过反向传播算法进行训练。
但是这种方法存在着训练速度慢、易陷入局部最优解等问题。
而遗传算法可以通过对权值进行编码、评估和选择，来找到一个较优的初始权值。
具体步骤如下：1.编码：将BP神经网络的初始权值表示为染色体。
每个染色体由多个基因组成，每个基因对应一个权值。
2.评估：采用其中一种评价函数来评估每个染色体对应的网络性能。
通常选择误差函数作为评价指标。
3.选择：根据适应度函数来选择适应度较好的染色体。
适应度函数的设计要兼顾网络的收敛速度和收敛精度。
4.交叉：选择一定比例的染色体进行交叉，产生新的染色体。
交叉操作模拟了生物进化中的基因重组过程。
5.变异：对一定比例的染色体进行变异操作，引入随机扰动，以增加解的多样性。
变异操作模拟了生物进化中的基因突变过程。
6.迭代：重复以上步骤，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。
通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值，可以加快网络的收敛速度，提高网络性能。
其次，遗传算法也可以用于优化BP神经网络的结构。
BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
不同的网络结构可能对应着不同的问题和数据集，选择合适的网络结构对模型性能至关重要。
传统方法是通过经验或试错法来选择网络结构。
而遗传算法可以通过优化网络结构的方式来找到最佳的网络拓扑结构。
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学习和训练过程正是一个求解网络权值最优解的 过程。图 1 画出了多层前向网络中的一部分 , 其中 有两种信号在流通: ( 1) 工作信号 ( 用实线表示 ) , 它是施加输入信 号后向前传播直到在输出端产生实际输出的信号, 是输入和权值的函数。 ( 2) 误差信号 ( 用虚线表示 ) , 网络实际输出与 应用输出间的差值即为误差, 它由输出端开始逐层 向后传播。 我们将训练集中样本的平方误差均值作为遗 传算法的适应度函数来计算, 整个学习方法的原理 见图 4。
参考文献 [ 1] 张乃尧、 阎平凡 神经 网络 与模糊 控制 北 京 : 清华 大学 出版社 , 1998 [ 2] Haykin S. Neural N etw orks, A Compr ehensive Founda tion. M acmillan College Publishing Company , 1994 [ 3] Y i S et. Al. Global O ptimization for N N T raining. IEEE 图 4 基于遗传算法 的神经网络学习方法原理图 Computer, 1996, 3: 45~ 54 [ 4] 胡运发 数 据与知 识工 程导 论 北 京 : 清华 大学 出版 社 , 2003
AV
来作为判断网络权值
最优的适应度 函数。其中具 体计算方 法如单元 j 的信号流( 图 2) 和单元 j 与下一层单元 k 间的信号 流 ( 图 3) , 对每个输入样本作如下计算 :
100 对第 l 层的 j 单元 , v jl ( n) =
i= 0
基于遗传算法的神 经网络学习方法
第 32 卷
4 网络权值学习遗传算法的具体实现
与传统方法相比 , 遗传算法的主要特点是 : 遗 传算法使用参数的编码集 , 而不是参数本身进行工 作, 遗传算法是在点群中而不是在一个单点中进行 寻优; 遗传算法仅使用问题本身所具有的目标函数 进行工作, 而不须其他任何先决条件和辅助信息; 遗传算法使用随机转换规则而不是确定性规则来 工作。 一般的遗传算法都包括三个基本算子: ( 1) 繁殖 ( 2) 交叉 ( 3) 变异 繁殖是从一个旧群中选择生命力强的个体产 生新种群的过程 , 对应自然选择、 适者生存的原则, 选择的根据是单个的位串对应的函数值转换成的 适值的大小 ; 适值大的被选种的机会就越多。选择 的方法根据不同的问题有多种答案。最简单的方 法就是根据 [ 0, 1] 区间内的均匀分布的随机变量的 试验值进行选择, 即 [ 0, 1] 区间按种群中几个位串 的适值的百分比被划分为几个小区间 , 随机的值录 入哪个小区间, 则相应的个体被选中。 交叉分两步, 首先按照一定的方法, 随机地从 交配池中选出要交配的一对 , 然后进行交叉, 产生 一对新的 位串。交 叉的方法 是, 先 根据位串 长度 L, 随机产生一个交叉的位置 M, 即 M 在 1~ L - 1 之间 , 然后将这一对位串中[ M , L ] 位置的子串进行 交换得到新的串。 遗传算法的有效性主要来自繁殖和交叉操作,
2
遗传算法概述
遗传算法是一种优化技术, 它利用生物进化的
一系列概念进行问 题的搜索 , 最终达 到优化的 目 的。在遗传算法的实施中 , 首先要对求解的问题进 行编码 ( 染色体 ) , 产生初始群体; 然后计算个体的 适应度 , 再进行染色体的复制、 交换、 突变等操作 , 便产生新的个体。重复以上操作, 直到求得最佳或 较佳个体。遗体 算子主要有 3 种 : 繁殖 ( 选 择) 算 子、 交叉( 重组) 算子和变异 ( 突变) 算子。遗传算法 可起到产生优良后代的作用 , 经过若干代遗传 , 将 会得到满足要求的后代 ( 问题的解 ) 。遗传算法具 有计算简单、 优化效果好的特点, 它在处理组合优 化问题方面也有一定的优势。
! w ji
p
( l)
1 ( n) y li ( n)
1 其中 y li ( n ) 为前一层 ( l - 1 层) 的单元 i 送 l- 1) 来的工 作信 号 ( i = 0 时 设 置 y ( ( n) = - 1, 0 l) w (j 0 ( n) = ( l) j (
n)), 若单元 j 的作用函数为 1 ( l) 1 + exp(- v j ( n) )
1
神经网络概述
神经网络是大量的简单神经元按一定规则连
接构成的网络系统。网络能够模拟人类大脑的结 构和功能, 采用某种学习算法从训练样本中学习, 并将获取的知识存储在网络各单元之间的连接权
收到本文日期 : 2003 年 10 月 27 日
第 32 卷 ( 2004) 第 5 期
计算机与数字工程
99
3
输入: 所有可调参数 ( 权和阀值 ) 、 遗传算法控 制参数 输出: 进化后的最优集 Step1 初始化群体: 选定合理的网络结构 , 置所 有可调参数 ( 权和 阀值 ) 为均匀分布 的较小数值。 随机生成 N 条染色体 , 并进行有效性检查, 置群体 初始平均适应度 avgfi= 0; Step2 适应度计算: 计算群体中各个体的适应 度 , 统计平均适应度; Step3 若当前进化代数 gen< 最大进化代数或 当 ( 当前平均适应度 - 上一代平均适应度 ) > ∀ ,则 循环执行语句 Step3. 1~ St ep3. 4, 否则转至 St ep4;
0
引言
神经网络和遗传 算法都是比较先进的计算方
中 , 神经网络和基于符号的传统 AI 技术相比 , 具有 直观性、 并行性和抗噪性。目前已出现了多种网络 模型和学习算法, 主要用于分类、 优化、 模式识别、 预测和控制等领域。
法, 它们已成 功地应用 于工业、 经济管 理、 交 通运 输、 工业设计等领域, 解决了许多问题。但是神经 网络权值训练和学习过程的复杂和长期性, 特别是 神经网络易有训练过度的缺点 , 这些都大大影响了 神经网络的更广泛普及和应用。遗传算法是一种 高效和计算简单的优化算法, 它完全可以应用于神 经网络权值的训练和学习中, 提高神经网络的学习 效率和学习速度, 减轻网络学习过度的问题, 为神 经网络的更广泛应用奠定基础。
Method of Neural Networks Study Based on Genetic Algorithms
Guo Jia1 Wang Ruimin2 Wang Jiahai1 Zhang Zhongmin1
( 1. Department o f Electrical and Information Engineer ing , L iaoning Eng ineering and T echnical U niversit y, Fux in 123000) ( 2 . Shenyang Y uanda Enterprise Group, Shenyang 110044) Abstract: T his thesis expatiates principle and method of using genetic algorithms to neural netwo rks study and train, ex pands t he process of neural networ ks study and tr ain based o n genetic algor ithms. Key words: neural networks, g enetic algorithms, propog ate, cross, aberrance, adaptation Class number: T P301. 6
基于遗传算法的神经网络学习方 法的基本原理
遗传算法是一种优化算法 , 而神经网络权值的
尤其是交叉 , 在遗传算法中起着核心作用。人们在 社会生活中的思想交流、 学术交流、 多学科交汇形 成的交叉学科, 本质上都是观念和思想上的交叉 , 而这种交叉是富于成果的, 新的思想、 观念、 发明、 发现等正是来源于此。若把一个位串看成一个完 整的思想, 则这个位串上的不同位置中不同的值的 众多有效的排列组合就形成了一套表达思想的观 点 , 位串交叉就相应于不同观念的重新组合 , 而新 思想就是在这种重新组合中产生的。遗传搜索力 也正在于此。 尽管繁殖和交叉很重要, 在遗传算法中是第一 位的, 但不能保证没有丢失一些重要的遗传物质 , 即特定位置上 0 和 1 之间的转变, 例如随机产生的 一个种群, 可能在某个特定位置上都不可能得到有 1 的位串, 若优化的结果位串上要求该位置是 1 的 话 , 显然仅靠交叉是不够的, 还需要这样才能保证 不丢失一些重要的 观念 。另一方面, 当种群规模 较大时 , 在交叉的基础上引入适度的变异 , 显然不 仅能保证引入有用的 观念 , 而且也能适当地提高 遗传算法的搜索效率。 4. 1 网络权值染色体编码 这里将网络权值按十进制编码成染色体 ( 十进 制串) 形式, 如权值 w 1 = 1. 234, 则该染色体编码为 01234 。反过来染色体编码 13978 对应的网络权值 为 : w 2 = 13. 978。而染色体编码 0987654321 对应 网络权值 w 1= 9. 876; w 2 = 54. 321。 4. 2 适应度函数定义 设在第 n 次迭代中输出端的第 j 个单元的输 出为 y i ( n) , 则该单元的误差信号为 ej ( n ) = d j ( n) - y j ( n ) 定义单元 j 的平方误差为 1 2 e j ( n ) , 则输出端 2
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计算机与数 字工程
第 32 卷
基于遗传算法的神经网络学习方法
国嘉
1 2
1
王瑞敏
2
王家海
1
张忠民
110044)
1
( 辽宁工程技术大学电信系 ( 沈阳远大企业集团 摘
阜新
123000)
沈阳 要
本文阐述了将遗传算法用于神经网络权值学习和训练的原理 和方法 , 并详 述了神 经网络 权值学 习和训 练中遗 传算法 的具体实现过程。 关键词 : 神经网络 遗传算法 繁殖 交叉 变异 适应度 中图法分类号 : T P 301. 6