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针对BP神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题，提出基于遗传克隆选择算法（CLOGA）优化BP神经网络的流程，克服BP算法的一些缺陷。并通过湖北省人口预测问题进行效果检验，得到满意的结果。
基于遗传克隆选择算法优化BP神经网络的地理信息预测研究
【摘 要】
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针对BP神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题，提出基于遗传克隆选择算法（CLOGA）优化BP神经网络的流程，克服BP算法的一些缺陷。并通过湖北
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院
【出 处】
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测绘通报
【发表日期】
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2007年10期
【基金项目】
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武汉大学地理信息系统教育部重点实验室开放研究基金资助项目(wd200608);国家自然科学基金资助项目(70773089)
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