[發明專利]一種基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法

在審

• 申請號: 201410136702.2
• 申請日: 2014-04-04
• 公開（公告）號: CN103971162A
• 公開（公告）日: 2014-08-06
• 發明（設計）人: 肖南峰
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06N3/02
• 分類號: G06N3/02;G06N3/12
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 蔡茂略

1.一種基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法，其特征在于，包含以下順序的步驟：

S1.對BP網絡進行編碼：確定神經網絡的結構，包括隱層個數、每一層的單元數；采用實數編碼，將各層權值和閾值作為基因進行編碼，編碼后每個神經網絡對應一條染色體；

S2.用遺傳算法對網絡進行選擇優化，具體包括以下步驟：

（1）初始化種群：確定種群規模N，隨機生成N條染色體；

（2）確定適應性函數：適應性函數用來評判個體對環境的適應性；

（3）確定控制參數：控件參數包括交叉概率、變異概率和終止條件；

（4）根據適應性函數計算各個體的適應度；

（5）執行遺傳算子：

a、選擇：運用選擇算子從上一代種群中選擇適應度高的個體；

b、交叉：將選擇的兩個適應度高的個體作為母體，依據步驟（3）中設置的交叉概率，運用交叉算子進行交叉操作；

c、變異：依據變異概率執行變異操作；

（6）檢驗是否滿足終止條件：若滿足，選擇適應度最大的個體，進入神經網絡訓練階段；否則轉步驟（4）；

S3.對BP網絡時行訓練，得到最終結果；對遺傳算法選擇的最優個體進行解碼生成新的神經網絡，運用BP訓練算法對新的網絡進行訓練，得到最終結果。

2.根據權利要求1所述的基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法，其特征在于：步驟S2的步驟（2）中，所述的適應性函數為神經網絡誤差的單調遞減函數。

3.根據權利要求1所述的基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法，其特征在于：步驟S2的步驟（5）中，所述的選擇算子為輪盤賭選擇法、錦標賽選擇法和競爭選擇法的其中一種。

4.根據權利要求1所述的基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法，其特征在于：步驟S2的步驟（5）中，所述的交叉操作為單點交叉或是多點交叉，交叉概率選取較大值，為0.25～0.75。

5.根據權利要求1所述的基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法，其特征在于：步驟S2的步驟（5）中，所述的變異概率取較小值，為0.001～0.1。

6.根據權利要求1所述的基于遺傳算法改進BP神經網絡的方法，其特征在于：步驟S2的步驟（6）中，所述的終止條件為以下條件之一：

A、種群中個體的最大適應度是否超過預先設定值；

B、進化代數是否超過預先設定值；

C、種群中個體的平均適應度是否超過預先設定值。