【摘 要】
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该文针对BP算法的从单点开始梯度下降搜索易陷于局部极值的缺点,提出了用遗传算法训练神经网络的方法.由于故障诊断神经网络结构复杂,参数很多,遗传算法用于神经网络连接权值
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该文针对BP算法的从单点开始梯度下降搜索易陷于局部极值的缺点,提出了用遗传算法训练神经网络的方法.由于故障诊断神经网络结构复杂,参数很多,遗传算法用于神经网络连接权值寻优是多变量的复杂寻优过程,有自己的特点和局限.因此针对具体的特点和遗传算法易干早敛(未成熟收敛),进化初期进化速度快、进化后期进化速度慢的缺点和适合粗搜索不能精搜索的缺点,提出了一系列的改进措施.具体的为:为提高精度和操作方便引入实数编码,并引入基于适应度和精英策略的选择策略、中间重组和实值变异;为避免早敛,对适配值进行线性标定;将梯度搜索引入遗传操作,加快优秀基因的出现;子种群间的个体进行随机交换和优秀个体迁移,以保持基因多样性和优秀基因的延续;为避免进化初期进化快,进化后期进化慢,对遗传算子参数进行自适应调整;为改善遗传算法难以精搜索,将遗传算法与BP算法结合.
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