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改进型遗传神经网络在模式分类中的应用
引用本文:傅晓阳,郭晨.改进型遗传神经网络在模式分类中的应用[J].大连海事大学学报(自然科学版),2009,35(1).
作者姓名:傅晓阳  郭晨
作者单位:傅晓阳,FU Xiao-yang(吉林大学珠海学院,计算机科学与技术系,广东,珠海,519041);郭晨,GUO Chen(大连海事大学,信息科学技术学院,辽宁,大连,116026)  
摘    要:为研究图像和语音的模式分类,提出一种采用可变长度串遗传算法(VGA)的进化神经网络.该算法可以全局搜索优化神经网络的结构,找到神经网络接近最优的连接权,再通过反向传播算法(BP),在该优化结构中找到最优连接权.对语音数据和SPOT图像数据的验证结果表明,在模式分类中,采用该算法的分类器(VGA-BP)的分类性能较贝叶斯(Bayes)分类器、最近邻规则(k-NN)分类器具有更高的分类精度.

关 键 词:可变长度串遗传算法(VGA)  进化神经网络(EANN)  模式分类

Evolving neural network based on improved genetic algorithm for pattern classification
FU Xiao-yang,GUO Chen.Evolving neural network based on improved genetic algorithm for pattern classification[J].Journal of Dalian Maritime University,2009,35(1).
Authors:FU Xiao-yang  GUO Chen
Institution:FU Xiao-yang1,GUO Chen2 (1.Department of Computer Science , Technology,Zhuhai College,Jilin University,Zhuhai 519041,China,2.College of Information Science , Technology,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China)
Abstract:An evolving neural network classifier using variable string genetic algorithm(VGA) was developed to study pattern classification for image and speech.The classifier could automatically evolve the appropriate architecture of neural network and find a near-optimal set of connection weights globally.Then the conformable connection weights for pattern classification could be found with backpropagation(BP) algorithm.Simulations on vowel data and SPOT multi-spectral image data show that the VGA-BP classifier has ...
Keywords:variable string genetic algorithm(VGA)  evolutionary artificial neural network(EANN)  pattern classification  
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