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基于多子代遗传算法优化BP神经网络 被引量：33
1
作者 付晓明 王福林 尚家杰 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第3期258-263,共6页
针对BP算法的缺陷以及标准遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了采用自适应动态调整权值和阈值区间的多子代遗传算法的BP神经网络算法。上述算法由权值和阈值构成的父代种群交叉产生多于父代个体... 针对BP算法的缺陷以及标准遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了采用自适应动态调整权值和阈值区间的多子代遗传算法的BP神经网络算法。上述算法由权值和阈值构成的父代种群交叉产生多于父代个体数量的多子代种群,根据当前多子代种群个体适应度值的变化而自适应调整搜索区间,并通过种群内部竞争操作保留具有更高适应度值的优秀个体,从而使整个神经网络具有较小的误差和较快的收敛速度。仿真发现,与采用标准遗传算法的BP神经网络算法相比,采用多子代遗传算法的BP神经网络算法具有更高的学习精度和更快的收敛速度。仿真结果证明,自适应动态调整权值和阈值区间的多子代遗传算法对BP神经网络的优化优于基本遗传算法。 展开更多
关键词 神经网络 多子代 遗传算法 优化 仿真
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基于改进GA-BP神经网络的种苗需求预测 被引量：3
2
作者 李新立 于慧伶 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2017年第5期626-630,共5页
为避免目前种苗市场大量浪费和无序发展的情况,分析了种苗市场出现结构性供需矛盾的原因,提出了利用神经网络模型预测未来人工造林面积、确定所需林木种苗数量的方案。在标准遗传算法的基础上,提出了改进的多子代遗传算法,通过增加子代... 为避免目前种苗市场大量浪费和无序发展的情况,分析了种苗市场出现结构性供需矛盾的原因,提出了利用神经网络模型预测未来人工造林面积、确定所需林木种苗数量的方案。在标准遗传算法的基础上,提出了改进的多子代遗传算法,通过增加子代数量提升种群整体适应度,并用于优化BP神经网络。实验结果显示,在对神经网络收敛速度和预测精度的性能优化上,多子代遗传算法较标准遗传算法分别提高了17.9%和66.7%。 展开更多
关键词 人工造林 种苗市场 BP神经网络 遗传算法 多子代
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单点交叉多子代遗传算法 被引量：3
3
作者 王吉权 王福林 朱会霞 《生物数学学报》 2015年第2期305-311,共7页
在现有文献研究的基础上,对传统遗传算法作了进一步研究,依据生物进化理论,提出了一种单点交叉多子代遗传算法,并给出了多子代的产生方法.单点交叉多子代遗传算法所产生的子代个体数量与传统遗传算法相比明显增多,这样不但可增大产生更... 在现有文献研究的基础上,对传统遗传算法作了进一步研究,依据生物进化理论,提出了一种单点交叉多子代遗传算法,并给出了多子代的产生方法.单点交叉多子代遗传算法所产生的子代个体数量与传统遗传算法相比明显增多,这样不但可增大产生更优秀个体的可能性,而且使得种群竞争更激烈,故可使传统遗传算法的性能得到更好的改善.4个测试函数的测试结果表明,本文给出的单点交叉多子代遗传算法比传统遗传算法的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了本文提出的单点交叉多子代遗传算法的有效性。 展开更多
关键词 单点交叉 多子代 遗传算法 种群竞争
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基于两点交叉多子代遗传算法 被引量：2
4
作者 王福林 付晓明 +1 位作者 朱会霞 赵胜雪 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期72-79,共8页
针对目前遗传算法局部搜索能力差、收敛精度低问题，提出基于两点交叉多子代遗传算法（TPC—MCGA），阐明该算法优越性，并给出多子代个体产生方法。该方法可增加优秀个体概率及算法在当前最优解周围搜索精度，提高算法局部搜索能力。... 针对目前遗传算法局部搜索能力差、收敛精度低问题，提出基于两点交叉多子代遗传算法（TPC—MCGA），阐明该算法优越性，并给出多子代个体产生方法。该方法可增加优秀个体概率及算法在当前最优解周围搜索精度，提高算法局部搜索能力。在进化策略中引入种群内部竞争操作，使种群在有限生存空间内加速进化，提高算法运算速度。结果表明，与传统遗传算法相比，TPC—MCGA平均计算时间减少31％-36％，平均迭代次数减少50．2％-51．6％，TPC-MCGA运算速度与最优解精度均明显提高。 展开更多
关键词 多子代遗传算法 两点交叉 子代数量 进化策略
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多地点樟树家系遗传参数估算与综合选择 被引量：4
5
作者 魏志恒 吴际友 +7 位作者 程勇 陈明皋 张珉 廖德志 张平 刘欲晓 龙三元 江斌 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期51-58,共8页
【目的】通过建立子代测定林的方法,对来自湖南、江西、福建3个樟树主要产地的30个樟树半同胞家系进行子代测定,估算樟树家系的育种值、遗传力等遗传参数,进而分析研究其生长性状的遗传变异规律,筛选樟树优良家系。【方法】对2018年春... 【目的】通过建立子代测定林的方法,对来自湖南、江西、福建3个樟树主要产地的30个樟树半同胞家系进行子代测定,估算樟树家系的育种值、遗传力等遗传参数,进而分析研究其生长性状的遗传变异规律,筛选樟树优良家系。【方法】对2018年春季在湖南、江西、广西3地营建的樟树子代测定林进行生长性状实地测量调查,各家系测量总样本量不低于45株。采用南京林业大学林木遗传育种重点实验室开发的HalfsibMS程序包计算樟树各家系的遗传力、遗传变异系数、育种值等遗传参数。通过多重比较法、综合选择指数法,以及整齐度指标等联合选择方法对参试的30个樟树家系进行分析评价以及优良家系筛选。【结果】2年生樟树家系子代测定林总体树高、地径表型变幅分别为60~290 cm和0.9~5.8 cm。树高、地径的家系遗传力分别达0.68和0.36,单株遗传力分别为0.40和0.18;树高、地径遗传变异系数分别为33.20%和31.80%;参试樟树家系间树高、地径生长差异极显著(P<0.01),且树高、地径等性状家系遗传力较高,说明家系选择潜力大。结合育种值估算结果、多性状综合选择指数、家系RD整齐度,综合选择出了湖南2号、湖南5号、湖南7号、江西1号、江西3号、福建2号、福建3号7个性状育种值高、家系整齐度好、遗传增益较高的优良半同胞家系。【结论】樟树各性状在家系间呈极显著差异,家系选择和改良潜力大。采用育种值评价、综合选择指数法,RD整齐度指标的联合选择方法可以有效选出生长表现优良的家系,扩大樟树优良家系选育的范围,充分利用樟树资源的遗传多样性,为多目标育种提供资源基础。 展开更多
关键词 樟树 多地点子代测定 综合选择指数
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