改進(jìn)型BP及遺傳算法的研究及其應(yīng)用.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門發(fā)展十分迅速的交叉學(xué)科，它由大量的處理單元組成非線性的大規(guī)模自適應(yīng)動力系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分布式存儲、并行處理、高容錯能力以及良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、聯(lián)想等特點?；诖?，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吸引了眾多研究人員的興趣，其理論結(jié)果和應(yīng)用成果層出不窮。目前已經(jīng)提出了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中應(yīng)用最廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論發(fā)展最完善、應(yīng)用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)，其實質(zhì)是采用梯度下降法使權(quán)值的改變總是朝著誤差變小的方向改進(jìn)，最終達(dá)到

2、最小誤差。
　　量子遺傳算法是基于量子計算原理的一種遺傳算法，將量子計算與遺傳算法相結(jié)合的一種優(yōu)化方法，具有種群規(guī)模小，收斂速度快，全局尋優(yōu)能力強的特點。量子遺傳算法本質(zhì)上是一種遺傳算法，因而傳統(tǒng)遺傳算法所能應(yīng)用的領(lǐng)域，量子遺傳算法也適用，由于引入了量子計算，其效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)進(jìn)化算法。
　　本文針對BP算法易陷入局部極小、收斂速度慢的缺點，根據(jù)量子遺傳算法具有全局尋優(yōu)的特點，提出了一種新的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法－QGA-B

3、P算法，并嘗試把利用量子遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全研究中，通過與GA-BP和BP算法比較，表明該算法加快了收斂速度、提高了收斂精度。
　　本文主要研究內(nèi)容如下：
　　第一，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及算法進(jìn)行了系統(tǒng)而詳細(xì)的介紹，分析了它存在的主要缺陷及其產(chǎn)生的原因，針對目前BP算法的不足，提出了一種新的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法－QGA-BP算法。
　　第二，將量子遺傳算法引入BP算法，結(jié)合傳統(tǒng)遺傳算法中的操作算子