"基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计"
BP 神经网络是目前应用最广泛且使用最成熟的神经网络模型之一，但是在网络训练中存在着局部最优问题，其算法收敛过慢、局部收敛不理想，影响其工作性能。针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题，提出了一种由EGA（改进的遗传算法）确定网络拓扑结构和训练网络的方法，该方法通过实数编码、自适应多点变异等操作有效地优化了网络拓扑结构和网络参数，从而有效缩小了网络规模和提高了BP网络训练的速度以及收敛的有效性。
BP神经网络结构：
BP神经网络是一种多层前馈型网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。 BP算法中存在两个主要问题：一是从数学上看多层感知器算法是一个非线性优化问题，二是神经网络的设计主要依据设计者的经验在大样本空间反复实验来进行选取，尚无理论上的指导。
遗传算法GA（Genetic Algorithm）：
遗传算法GA是基于生物进化原理的一种具有鲁棒性的自适应优化方法。遗传算法遵循通过基于问题样本适应度函数对初始群体选择、交叉和变异操作，来指导学习和确定搜索的方向。由于采用种群的方式组织搜索，所以它可以在全局解空间内的多个区域内寻求最优解，而且特别适合大规模并行处理。
改进遗传算法EGA（Evolutionary Genetic Algorithm）：
改进遗传算法EGA是基于遗传算法GA的改进版本，通过实数编码、自适应多点变异等操作，来优化网络拓扑结构和网络参数，从而有效缩小了网络规模和提高了BP网络训练的速度以及收敛的有效性。
BP神经网络和遗传算法的结合：
BP神经网络和遗传算法的结合正好互补，遗传算法可以用来优化BP神经网络的结构和参数，从而提高BP神经网络的性能。文献[24]表明，遗传算法和神经网络的结合对于寻求全局最优解其效果要优于单个的使用遗传算法或神经网络。
应用实例：
本文结合了番茄常见病害诊断的实例，说明了基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计的可行性和有效性。
结论：
基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计可以有效地解决BP神经网络在网络训练中的局部最优问题，提高了BP神经网络的性能和收敛速度，同时也可以应用于其他领域的优化问题。
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