基于跳跃基因的GA-BP算法研究

作者：生龙; 许林林; 马晓雨; 吴迪

来源：计算机仿真, 2020, 37(04): 274-279.

• 跳跃基因
• 自适应算法
• 分类
• 神经网络

GA-BP学习算法往往会出现收敛速度慢,可能陷入局部极值的现象。针对以上问题,选取了自适应GA-BP(AGA-BP)算法,并在GA-BP算法和AGA-BP算法的基础上添加跳跃基因,称之为JG-GA-BP算法和JG-AGA-BP算法,用于解决分类问题。算法在遗传算法的基础上增加了跳跃基因算子,用于优化BP神经网络的结构参数,从而建立相应的神经网络拓扑模型。为验证添加跳跃基因后的学习算法的分类效果,将JG-AGA-BP算法、JG-GA-BP算法、AGA-BP算法和GA-BP算法的性能进行比较。以随机数、iris、wine、鲍鱼数据集的分类实验为例,研究结果显示出添加了跳跃基因的GA-BP算法的准确率和收敛速度都有一定程度的提高。

• 单位
  河北工程大学; 土木工程学院