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J-GLOBAL ID：201702254801931349   整理番号：17A1725548

カオス遺伝的アルゴリズムに基づく改良型BPニューラルネットワークアルゴリズムモデル【Powered by NICT】

Improved BP neural network algorithm model based on chaos genetic algorithm

著者 (3件)： Changxing Qi (Xi’an Research Institute of High-Technology, Xi’an, China) ,  Yiming Bi (Xi’an Research Institute of High-Technology, Xi’an, China) ,  Yong Li (Xi’an Research Institute of High-Technology, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSSE  ページ： 679-682  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズムは,実世界の複雑な問題に成功裏に適用された。しかし遺伝的アルゴリズムは時期尚早な収束であるが容易であり,局所最適に満ちている。遺伝的アルゴリズム最適化に採用されているカオス理論のエルゴード性のために,改良されたカオス遺伝的アルゴリズムを提案した。BPニューラルネットワークの遅い収束速度と局所最適問題を回避するために,BPニューラルネットワークの重みとしきい値を改善し,改善されたカオス遺伝的アルゴリズムとBPニューラルネットワークに基づいて。訓練後,BP神経回路網は高精度で高速収束である。例解析とシミュレーションにより,カオス遺伝的アルゴリズムにより最適化されたBP神経回路網は高い計算精度と強収束性を持つことを証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *カオス ,  *遺伝的アルゴリズム ,  エルゴード性 ,  高速度 ,  神経回路網 ,  最適化
準シソーラス用語： 計算精度 ,  高精度 ,  収束速度 ,  カオス理論 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 溶接設計,溶接構造物  (WC07140A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： カオス ,  遺伝的アルゴリズム ,  BPニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  モデル