基于遗传算法的BP神经网络优化算法

资 源 简 介

BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如： ①、学习收

详 情 说 明

在本文中，将介绍BP网络的多层结构以及它在神经网络中的核心地位。BP网络是一种前馈神经网络，其名称源于网络权重调整的学习算法，即误差反向传播（BP）算法。该算法于1986年由Rumelhart等人提出，由于它具有结构简单、可调整的参数多、训练算法多样以及操作性强等优点，因此在人工神经网络中得到了广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都采用了BP网络或其变种。

尽管BP神经网络是应用最广泛的神经网络算法之一，但它也存在一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点以及网络结构不易确定等问题。为了解决这些问题，可以采用遗传算法对神经网络进行优化。遗传算法可以优化网络结构、初始连接权值和阈值的选择，从而提高网络训练的效率和精度。

在本节中，我们以某型号拖拉机的齿轮箱为工程背景，介绍了如何使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊断。通过本文的介绍，读者可以更深入地了解BP网络和遗传算法在神经网络中的应用，并掌握如何将它们应用于实际工程中。