遗传算法与BP算法结合的多层感知机训练策略

"基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法，穆文全，电子科技大学光电子技术系" 这篇论文主要探讨的是如何解决多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）在训练过程中可能出现的问题，如陷入局部最小值，导致网络无法对输入模式进行准确分类。作者提出了一种混合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和BP（Backpropagation）算法的杂交训练算法，称为GA-QP。 BP算法是神经网络训练中最常用的反向传播算法，通过调整网络权重和阈值来最小化输出误差，实现学习目标。然而，BP算法存在一些局限性，比如对初始权重敏感，容易陷入局部最小，这限制了其性能。为了克服这些缺点，论文中引入了遗传算法。 遗传算法是一种全局优化方法，模拟生物进化过程中的“适者生存”原则，通过选择、交叉和变异操作在解决方案空间中进行搜索。它的优势在于能够探索广阔的空间，找到全局最优或接近最优的解。而QP算法（Quickprop）是BP算法的一种快速变体，能在局部搜索中快速收敛。 论文中提出的GA-QP杂交算法，结合了遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部收敛能力。在训练过程中，当BP算法陷入局部最小值时，遗传算法可以提供跳出局部最小的可能，帮助网络找到更好的权重配置。反之，当遗传算法搜索到潜在的优秀解时，BP算法则可以进一步细化优化，使得训练过程更加高效。 实验结果显示，GA-QP算法相比于纯BP算法能获得更优的性能，提高了训练质量和效率。这表明，将两种不同性质的优化策略结合，对于解决神经网络训练中的挑战具有实际意义。 关键词涉及：神经网络、杂交训练算法、遗传算法、QP算法、BP算法。这些关键词反映了研究的核心内容，即利用不同优化算法的特性来改进神经网络的训练过程。 这篇论文提供了一种创新的解决方案，即通过杂交遗传算法和BP算法来优化多层感知机的训练，从而提升了神经网络在模式识别等领域的应用性能。这一方法对于当前和未来的神经网络研究具有重要的参考价值。