基于遗传算法和BP神经网络的PID控制方法的交流伺服系统研究
BP网络模型己成为神经网络的重要模型之一,在很多领域得到了应用,但它也存在一些不足。如从数学上看,它是一个非线性优化问题,这就不可避免地存在局部极小点问题;BP网络学习算法收敛速度较慢,且收敛速度与初始权值的选择有关;网络的结构设计,即隐层及节点数的选择尚无理论直到,而是根据经验选取。本文针对BP算法局部极值的缺点,考虑将遗传算法和 BP算法结合,进行对 BP神经网络进行优化。用遗传算法优化神经网络,主要包括三个方面:连接权的进化、网络结构的进化,学习规则的进化。
GA-BP神经网络、遗传算法、学习规则
TS1;TP3
2014-02-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共2页
71-71,82