樊春天
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：安徽理工大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于经典优化算法的混合遗传算法的研究与应用
- 对于一类具有多种解决方法的问题,人类始终想去追求一种最佳、最优的解决方法。而人类至今研究和应用最多的优化方法之一的最优化算法,它是在众多的选择方案中求取最优者以达到最优标的的一种优化算法。本文所研究的混合遗传算法就是一种...
- 樊春天
- 关键词：BFGS算法遗传算法收敛性模糊神经网络
- 文献传递
- 基于BFGS的改进遗传算法研究被引量：1
- 2012年
- 提出了一种基于拟牛顿法BFGS的改进遗传算法,基本思想是:首先用遗传算法进化若干代后,当目标函数变化率小于设定值时,改用BFGS算法优化。数值实验表明,基于BFGS的改进遗传算法的局部收敛性得到了较大改善,而且优化精度也较基本遗传算法有了较大的提高。
- 樊春天许峰
- 关键词：函数优化遗传算法拟牛顿法收敛性
- 基于BFGS的混合遗传算法在模糊神经网络识别中的应用
- 2013年
- 针对传统的BP或GA对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小、识别率低下等问题,提出一种基于BFGS的混合遗传算法。其基本思想为:首先构造一种前馈型模糊神经网络结构,然后用遗传算法进化若干代后,当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值ξ,则改用BFGS算法进行优化识别。仿真实验表明,对比GA该算法收敛速度较快,识别精度提高了约7%,能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别。
- 樊春天许峰
- 关键词：模糊神经网络BFGS算法混合遗传算法
