文档介绍：重庆大学硕士毕业论文中文摘要
摘要
随着计算机的飞速发展,计算机技术在各个领域中得到广泛的应用,催生了
许多新兴的学科,生命科学和工程科学的相互交叉和相互促进成为新兴学科的一
个典型的代表,也是近代学术研究的一个研究热点。现代科学理论研究与实践中
存在大量与组合优化、数据分析等相关问题,使用常规方法解决这些问题,有时
候显得无能为力。正因为这样,人们模仿生物的遗传和进化机制,模仿人脑的神
经元反应原理得到了智能计算的二大学科——遗传算法和人工神经网络。这两大
学科在现实生活中的应用越来越广泛。由于具有强大的搜索能力,因此遗传算法
可以解决很多常规方法无法解决的问题。遗传算法与神经网络结合后,大大地增
强了神经网络的性能,使智能计算得到了突飞猛进的发展。因此对遗传算法和神
经网络的研究具有很重要的意义。
本文从遗传算法的基本理论入手,从遗传算法在神经网络中应用的角度,提
出了用于优化神经网络的改进遗传算法,并且把改进遗传算法优化的神经网络应
用于一种新的预测之中。本文主要做了以下工作:
(1)分析了遗传算法的基本原理和人工神经网络算法中的 BP 算法,对遗传
算法和神经网络的结合作了细致的剖析。
(2)提出了一种搜索算子,与自适应的变异交叉算子结合构成了一种改进的
遗传优化神经网络算法,与传统遗传优化神经网络算法相比较,算法具有较优的
算法结果。
(3)把神经网络预测用于投资回报率中,由财务数据建立了一种投资回报率
的预测模型,拓展了神经网络的应用范围,同时,基于神经网络模式分类的思想,
提出了模型改进完善的方向。
关键词:遗传算法,人工神经网络,预测, 算法,搜索算子
I
重庆大学硕士毕业论文英文摘要
Abstract
With the rapid development puter technology and its application in all sorts of
fields, many new subjects were started. Typically, the overlapping and development
between life science and engineering is a great example in modern science and
technology. It is also a research hotspot of relative fields. There are still many issues in
modern scientific theory and practice with regard bination & Optimization and
data analysis etc. The routine methods are helpless plicated large-scale systems.
So the two new subjects were founded by simulating the ic and evolution
mechanism of biology and simulating the reactions of neural cell. They are ic
Algorithm () and Artificial work ().The applications of the two
subjects are related to more and more fields. Further more, with the great searching
ability, can solve many problems that other algorithms can’tdo. bined
with , and improved the capability of the greatly. bination makes
the puting develop rapidly. So, to study the two subjects is very
significant.
This paper starts with the basic theory of ic Algorithm. With the view that
is applied in , a new improved algorithm that optimizes was designed.
With the improved algorit