遗传神经网络识别原理

4.3.1 遗传BP简介

遗传识别是遗传算法+神经网络的一种新兴的寻优技术，适合于复杂的、叠加的非线性系统的辨识描述。神经网络算法是当前较为成熟的识别分类方法，但网络权值的训练一直存在着缺陷。为此结合具体应用，在对遗传算法进行改进的基础上，本文采用了一种基于遗传学习权值的神经网络识别方法，并取得了较好的效果。

尽管常规遗传算法是稳健的，但针对一个具体问题遗传算法只有和其他方法（或称原有算法）有效地结合在一起，组成一个新的混合算法，才能在实际中得到广泛应用。混合算法既要保持原有算法的长处，又要保持遗传算法的优点，因此常规遗传算法中的适应值函数、编码、遗传算子等必须做适当的修改以适应混合算法的要求。