文档介绍：摘要
随着科学技术的发展,各学科交叉渗透,利用遗传算法用于解决传统计算所遇到的寻找最优解或准优解显得尤为重要。因此,研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识,并能自适应地控制搜索过程,从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。遗传算法经实践证明特别有效的算法。本课题将在对神经网络、遗传算法等进行基础理论研究的前提下,注重对遗传算法的C语言实现进行研究,同时对GA在优化和神经网络训练等方面的应用和实现进行较深入的探讨。本文阐述了将遗传算法用于神经网络权值学习和训练的原理和方法,并详述了神经网络权值学习和训练中遗传算法的具体实现过程。
关键词:遗传算法;神经网络;繁殖;交叉;变异;适应度
ABSTRACT
With the development of science and technology, infiltrated the various disciplines, the traditional use of ic algorithms for solving encountered calculation to find the optimal solution or quasi-optimal solution is very important. Therefore, the study can be automatically in the search process and the accumulation of knowledge of the search space, and can adaptively control the search process, thereby yielding the optimal solution or the quasi-solvability of the general search algorithm has been a remarkable subject. GA proven particularly effective method. This issue will be on works, ic algorithms and basic premise of theory, focusing on the C language implementation of ic algorithm research, while GA optimization and work training in the areas of application and implementation of more in-depth . In this paper, ic algorithm work weight learning and training principles and methods, and detailed study of work weights and training in the specific realization of ic algorithm
Key words: ic algorithm; work; fitness; crossover ;mutation breeding;
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