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基于遗传算法的对角回归神经网络

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针对对角回归神经网络(DRNN)的输入层学习速率ηI,隐含层学习速率ηD,输出层学习速率ηO和隐含层神经元个数q选取任意性的缺点,提出了基于遗传算法(GA)的DRNN,即在初始化阶段用GA来优化ηI,Dη,ηO和q,再用这些优化的参数来构建DRNN,并给出了改进的基于GA的DRNN.分别用标准DRNN和基于GA的DRNN进行实例仿真,结果表明,基于GA的DRNN具有优良的特性.

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来源
《2007中国控制与决策学术年会》|2007年|443-446|共4页
会议地点无锡
作者
杜延春; 李贻斌; 王桂月;
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作者单位

中国自动化学会;

中国航空学会;

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;算法理论;
关键词
对角回归神经网络; 学习速率; 遗传算法;

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