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本文将遗传算法升到对神经网络权重的优化，不必对Ｂ－Ｐ网络的参数进行调试，降低了其学习过程的计算量，也避免原算法陷入局部最优的可能性。得到以数影响遗传优化效果的规律，而且遗传算法在本问题中具有很强的鲁棒性。
遗传算法与神经网络模型的结合
【摘 要】
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本文将遗传算法升到对神经网络权重的优化，不必对Ｂ－Ｐ网络的参数进行调试，降低了其学习过程的计算量，也避免原算法陷入局部最优的可能性。得到以数影响遗传优化效果的规律，而且遗传算
【机 构】
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甘肃工业大学焊接研究所
【出 处】
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微型电脑应用
【发表日期】
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1998年1期
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