一种免疫克隆选择算法在BP网络学习中的应用

摘要：

在分析BP网络学习存在的问题后,采用了一种免疫克隆选择算法对BP网络的权值进行优化学习,并提出了一种新的变异方法,该变异方法可以根据亲和力的大小自适应调整抗体变异的幅度,与传统的高斯变异相比,不但简化了抗体的编码,还很好地体现了克隆选择算法抗体变异的特点,提高了算法的搜索能力和收敛性能.仿真实验表明,基于这种变异方法的免疫克隆选择算法可以很好地提高BP网络的学习速度,有效地避免算法过早收敛的问题.

关键词：BP网络、免疫克隆选择算法、变异、运动学逆问题

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：164-165,167