基于BFGS的混合遗传算法在模糊神经网络识别中的应用

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摘要针对传统的BP或GA对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小、识别率低下等问题,提出一种基于BFGS的混合遗传算法。其基本思想为:首先构造一种前馈型模糊神经网络结构,然后用遗传算法进化若干代后,当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值ξ,则改用BFGS算法进行优化识别。仿真实验表明,对比GA该算法收敛速度较快,识别精度提高了约7%,能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别。

作者樊春天许峰

机构地区安徽理工大学理学院

出处《软件导刊》 2013年第2期52-54,共3页 Software Guide

关键词模糊神经网络 BFGS算法混合遗传算法收敛性

分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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