基于思维进化算法的神经网络权值与结构优化

何小娟; 曾建潮; 徐玉斌

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基于思维进化算法的神经网络权值与结构优化

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人工神经网络应用的关键在于权值和结构的优化.思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化算法,具有极强的全局寻优能力,在数值优化和非数值优化方面均显示出明显的优越性.本文在思维进化计算框架的基础上,提出了一种用于人工神经网络权值与结构优化的思维进化算法,设计了有效的结构优化‘趋同'与‘异化'算子;在局部范围内寻求局部最优解,然后使用异化算子跳出局部范围的约束,在整个解空间寻求全局最优解.仿真结果说明了方法的正确性与有效性.

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来源
《计算机工程与科学》|2004年第5期|38-42|共5页
作者
何小娟; 曾建潮; 徐玉斌;
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作者单位

太原重型机械学院系统仿真与计算机应用研究所,山西,太原,030024;

太原重型机械学院系统仿真与计算机应用研究所,山西,太原,030024;

太原重型机械学院系统仿真与计算机应用研究所,山西,太原,030024;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
人工神经网络; 思维进化算法; 结构优化; 优化设计;

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