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1. 基于BP网络的权值更新快速收敛算法
周昌能 余雪丽
计算机应用   
摘要2001)      PDF (567KB)(22721)    收藏
针对标准BP网络学习算法收敛慢的问题,提出了两种权值更新的快速收敛算法,即基于梯度变化率的快速传递算法和基于梯度方向的弹性传递算法,并在煤矿事故救援游戏式训练系统中进行仿真和比较,让游戏角色根据井下空气成分学习判断危险程度,以便受训人员或仿生机器人采取相应的措施。仿真结果表明,所提算法的收敛时间比标准算法有一定改善。
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2. 基于遗传算法求解应急决策系统中的最优路径
谢红薇,张晓波,袁占花,余雪丽
计算机应用    2005, 25 (04): 737-738.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0737
摘要1317)      PDF (175KB)(1266)    收藏

提出了一种将模拟退火算法和遗传算法相结合的进化算法GASA,利用Boltzmann机制 接收交叉和变异后的个体,避免遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,并对遗 传算子(选择、交叉、变异算子)进行重构,引入新的交叉算子和变异算子能根据种群的进化情况动态 调整遗传算子,加速进化后期搜索效率。实验表明,将此算法用于应急决策系统的最优路径的求解中 与传统算法相比,能加速进化速度和全局寻优能力,提高应急决策效率。

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