融合神经网络与遗传算法的模型研究：应用于疾病诊断

本篇论文深入探讨了人工智能领域中基于神经网络和遗传算法融合技术的研究。神经网络作为一种强大的模式识别工具，已经在诸如模式识别、系统辨识、信号处理、自动控制、优化问题等领域取得了显著成果，其非线性映射能力和自我学习特性使其具有很高的智能潜力。然而，BP神经网络在训练过程中容易陷入局部极值问题，这限制了其性能。 为了克服这个局限性，作者首先分析了神经网络的核心思想，提出了对BP神经网络的学习率、动量因子和陡度因子进行改进的方法，采用交叉熵最小化策略来提升算法的全局优化效果。这种方法旨在增强BP神经网络的收敛性，并避免局部最优陷阱。 遗传算法则作为一种全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制，具有较强的全局搜索能力。然而，当接近最优解时，遗传算法的精细调整能力不足。因此，论文进一步研究了遗传算法的原理，包括其全局收敛性及核心问题，如自适应交叉概率和变异概率的设定。通过对现有遗传算法的优化，设计出改进的遗传算法。 作者将改进后的BP神经网络与遗传算法结合，创建了一种新型的融合学习模型（BGF），即神经网络与遗传算法的混合体。这种融合利用了遗传算法在全局搜索中的优势，同时结合BP神经网络在解空间局部调整的高效性。通过交叉熵信息增益的选择策略和交叉验证技术，该模型被应用于疾病诊断系统中，实验结果证明了融合模型在实际问题中的有效性。 关键词：神经网络、遗传算法、融合模型、疾病诊断系统。这篇论文不仅深化了对两种算法的理解，还为实际问题中的复杂决策支持系统提供了新的优化策略，展示了人工智能领域中跨学科研究的前沿进展。