摘要：
上回文说到基于误差梯度下降的BP网络算法容易陷入局部极小，通常的改进方法先使用遗传算法生成比较好的权重值，再交给神经网络训练。遗传算法随着进化的进行，其选择率、交叉算子、变异率应该是动态改变的。编码方式在使用BP网络进行文本分类时，大都是采用实数编码，把权值设为[0,1]上的实数，这是因为要使用权值调整公式要求权值是实数。但是在使用遗传算法优化这些权值时，完全可以把它们编码为整数。比如设为[1,64]上的整数，一个权值只有64种选择，而[0,1]上的实数有无穷多个，这样既可以缩小搜寻的范围，同时也加大了搜寻的步长。毕竟BP网络中很多个极小点，使用遗传的目的只是在全局找个一个比较优的解，进一步的 阅读全文
