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基于GA的BP神经网络优化算法
摘要
神经网络作为模拟人体大脑的一种网络算法，在社会日益发展的今天，于各个科学研究领域都有着不错的发展。人工神经网络中应用最为广泛的要数BP神经网络算法，其内部复杂的柔性结构，使BP神经网络对于处理复杂非线性问题具有很强的优势。不过，BP神经网络的算法也在性能上有其不足之处，其算法预测的性能主要受到了权值和阀值的相互影响，而预测的权、阀值虽然可在神经网络算法训练前给其赋值，但往往训练前赋值的结果不会直接使最终的网络算法预测性能最佳。因此，若有可能通过某种新的预测手段可以使得BP神经网络算法较为容易的获取最佳的权、阀值，将有可能会给未来的BP神经算法带来更为广泛
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