遗传算法及其在人工神经网络方面的应用

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引言

1人工神经网络的研究

1.1人工神经网络研究的历史前景

1.2人工神经网络的基本概念

1.2.1人工神经元模型

1.2.2人工神经网络的网络结构

1.2.3人工神经网络的学习方式

1.2.4人工神经网络的学习算法

1.3人工神经网络的几种算法

1.3.1线性阈值单元组成的前馈网络

1.3.2非线性变换单元组成的前馈网络

2遗传算法

2.1遗传算法的背景

2.2遗传算法的主要应用

2.3遗传算法的思想来源

2.4遗传算法中常用的基本概念

2.5遗传算法的原理

2.6遗传算法的目的

2.7遗传算法的组成

2.8遗传算法的步骤

2.9遗传算法的运行机理

2.10并行遗传算法(PGA)的研究

2.10.1全局PGA模型

2.10.2粗粒度PGA模型

2.10.3细粒度PGA模型

2.10.4混合PGA模型

2.10.5四种模型的比较

2.10.6并行遗传算法的评价模型

2.10.7并行GA的实现

2.11遗传算法的特点

3遗传算法在神经网络中的应用

3.1遗传算法在网络学习中的应用

3.2遗传算法在网络设计中的应用

3.3用遗传算法来取代一些传统的学习算法

3.4遗传算法和简单bp网络的实例

4遗传算法中存在的问题

参考文献

致谢