面向反馈神经网络的进化特征提取算法研究任务书

1. 毕业设计（论文）主要目标：

本论文的目的是设计特征提取算法，完成进化计算（EC）的有关操作，计划反馈神经网络算法的演化流程，再设计面向反馈神经网络的进化特征提取算法，之后使用测试函数测试面向反馈神经网络的进化特征提取算法，并与相应的算法比较。

2. 毕业设计（论文）主要内容：

1. 训练集产生：为了使得建立的模型具有良好的泛化性能，要求具有足够多的训练样本且具有较好的代表性；
2. 初始种群产生：利用种群初始产生函数可以方便的产生初始种群；
3. 子种群趋同操作：优胜子种群和临时子种群产生后，各个子种群首先需要执行趋同操作，利用种群成熟判别函数判断各个子种群趋同操作是否完成；
4. 子种群异化操作：执行异化操作，根据其产生的结果，补充新的子群体；
5. 解析最优个体：根据编码规则，对寻找到的最优个体进行解析，得到对应的BP神经网络的权值和阈值；
6. 训练BP神经网络：得到的权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值，利用训练集样本对BP神经网络进行训练学习；
7. 仿真预测、结果分析：输入训练完成后的测试集样本，进行仿真预测，并进行结果分析和讨论。

3. 主要参考文献