本文作者：刘建明；成功正常投稿发表论文到《数字技术与应用》2015年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：目前BP神经网络已经成为应用最为广泛的神经网络模型之一,粗糙集作为一种处理模糊数据的工具,将其应用于BP神经网络,并对输入变量进行属性约简,降低了数据降维数,结合遗传算法对全局搜索,进而优化了BP神经网络的阈值和初始权值。实验结果表明改进后的BP神经网络训练时间短,网络泛化能力得到提高。
【论文正文预览】：目前BP神经网络已经成为应用最为广泛的神经网络模型之一,BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过逆传播来不断调整网络的阈值和权值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络可以应用
【文章分类号】：TP183
【稿件关键词】：粗糙集遗传算法BP神经网络优化
【参考文献】:

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【稿件标题】：【改进遗传算法的介绍】基于粗糙集-遗传算法改进的BP神经网络算法研究
【作者单位】：唐山师范学院;
【发表期刊期数】：《数字技术与应用》2015年03期
【期刊简介】：《数字技术与应用》是一本介绍当今数字技术，传播计算机及网络科学知识的月刊。关注实际应用，紧跟世界数字技术及计算机发展潮流，以帮读者解决应用中的问题为立足点，以报道最新科技发展为杂志的特色，力求实用性、先进性、趣味性相结合，成为广大读者了解数......更多数字技术与应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1083/)投稿信息
【版权所有人】：刘建明；

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