BP优化和遗传算法优化有啥区别？

glin · 发表于 2013-12-9 22:21:14

目前想做的东西是，三个输入，一个输出。三个输入对输出都有影响。想找到一组最佳的参数，使得输出最大。
BP好像能找到参数
遗传算法好像也能，遗传算法还能总结出一个解析的式子.
可是看了论文，文章里面有BP预测模型，又有遗传算法预测。真是搞不懂两者有啥区别？

ljelly · 发表于 2013-12-10 08:31:10

虽然都能做，但这两种方法是有区别的

1、神经网络是模拟人的神经元，通过训练和学习来对某种问题进行归纳，总结，逼近

2、遗传算法则是从生物进化的角度对问题进行求解，具有选择性和淘汰性，依靠遗传算子的操作来改变不同代数种群中优良种子的存在的概率，达到逐步优化的目的

3、一般来说，如果有确定的函数表达式的优化，建议用GA，如果没有确定的表达式，只有输入输出则建议用神经网络

glin · 发表于 2013-12-10 11:26:53

ljelly 发表于 2013-12-10 08:31
虽然都能做，但这两种方法是有区别的

1、神经网络是模拟人的神经元，通过训练和学习来对某种问题进行归纳 ...

两种方法能不能结合起来？

glin · 发表于 2013-12-10 11:27:46

ljelly 发表于 2013-12-10 08:31
虽然都能做，但这两种方法是有区别的

1、神经网络是模拟人的神经元，通过训练和学习来对某种问题进行归纳 ...

没有确定的表达式，能不能用样条曲线拟合来做？

ljelly · 发表于 2013-12-10 12:56:08

glin 发表于 2013-12-10 11:26
两种方法能不能结合起来？

可以结合，现在用遗传算法来优化BP权值的应用很多，网上也有现成的程序

glin · 发表于 2013-12-10 17:18:17

ljelly 发表于 2013-12-10 12:56
可以结合，现在用遗传算法来优化BP权值的应用很多，网上也有现成的程序

有没有讲了BP-GA结合的例子的书，推荐一下吧

glin · 发表于 2013-12-11 13:05:27

ljelly 发表于 2013-12-10 12:56
可以结合，现在用遗传算法来优化BP权值的应用很多，网上也有现成的程序

假设输入分别是a,b,c输出是d
a,b,c对d都有影响。
现在在输入取值这里有些疑问。
固定其中的两个输入，改变一个输入，然后得出输出（b,c固定，改变a，然后得出d。)
还是随便给出abc得出d，这样多搞几组数据出来再用遗传算法优化

glin · 发表于 2013-12-11 20:59:20

有人来看看么？

qinhaoxing · 发表于 2014-1-7 19:16:28

遗传高端

刀客 · 发表于 2014-10-26 15:16:31

有没有可能通过先使用神经网络对输入进行分析，得出表达式，再用遗传算法找最优，这样就结合了两者的特点了，不过我试了下，程序总是出错？求教

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