摘要: 针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和LevenbergMarquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法). 该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.
中图分类号:
张长胜, 欧阳丹彤, 岳娜, 张永刚. 一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法[J]. J4, 2008, 46(04): 675-680.
ZHANG Changsheng, OUYANG Dan tong, YUE Na, ZHANG Yonggang. A Hybrid Algorithm Based on Genetic Algorithmand LevenbergMarquardt[J]. J4, 2008, 46(04): 675-680.