Pi-sigma神经网络混合学习算法及收敛性分析

摘要：

将一种解决函数优化问题的混合遗传算法用于Pi-sigma神经网络的训练.这种混合算法充分利用遗传算法算法的全局搜索能力,又利用了单纯型法的局部搜索能力,因此该混合遗传算法可以使Pi-sigma神经网络更快的收敛到全局最优解,而且收敛速度比遗传算法更快.实验证明了这种算法的优越性.最后还证明了该算法可以以概率l收敛到全局最优解.

关键词：混合遗传算法、Pi-sigma神经网络、算法收敛性

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60572074

在线出版日期：2009-02-24（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：56-58