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| 基于改进遗传算法的神经网络优化 | |
| 作者姓名： | 镇方雄 李跃新 |
| 作者单位： | 咸宁学院,数学系,湖北,咸宁,437000;湖北大学,数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062 |
| 基金项目： | 塔里木油田乙方队伍考核网资助项目 |
| 摘 要： | 针对在神经网络应用中,存在结构设计及权值训练算法的不足,提出一种新的基于混合编码方案的遗传算法.在算法中设计了用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,改进了适应度函数的设计和采用自适应的交叉和变异方法.试验结果表明本算法能有效地对神经网络的权值和结构同时优化,提高了训练效率. |
| 关 键 词： | 神经网络 遗传算法 拓扑结构 权值 |
| 文章编号： | 1000-2375(2006)04-0345-05 |
| 收稿时间： | 2005-06-29 |
| 修稿时间： | 2005-06-29 |
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