【摘 要】
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针对在板形模式识别中, 反向传播（BP）网络对未知板形识别能力差和遗传算法（GA）优化神经网络初始权重过程复杂等问题, 提出一种基于多维空间优化的遗传算法优化BP网络初始权重的板
【基金项目】
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国家计委产业化前期关键技术及成套装备研制与开发项目（计高技[1998]1985）
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针对在板形模式识别中, 反向传播（BP）网络对未知板形识别能力差和遗传算法（GA）优化神经网络初始权重过程复杂等问题, 提出一种基于多维空间优化的遗传算法优化BP网络初始权重的板形模式识别GA-BP模型, 该模型直接以网络权重构造多维空间染色体, 以训练样本误差和测试样本误差相结合作为遗传算法的适应度函数, 以较大的网络期望误差和低的进化程度为网络的训练策略. 研究结果表明： 基于多维空间的遗传优化方法, 建模简单, 无需编码、解码, 大大减少了编程计算量;GA-BP模型有效提高了BP网络对未知板形的识别
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