遺傳算法和bp神經網絡結合（神經網絡權值學習）

      BP算法的偏差減少,是反梯度方向進行的。所以,極易陷入局部極小點的困境。一旦訓練學習樣本數目多,輸入輸出關係比較複雜, 網絡的收斂速度變得緩慢。表現爲對網絡結構的初值要求很高。初值的不合理, 會形成BP算法的收斂擺動, 以致不收斂。 算法       GA在隨機點集中遺傳優化出bp神經網絡結構的初值，再利用bp神經網絡進行自我學習。數組       GA與其它優化算法不一樣, 它將「

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