基于改进遗传算法的ANN结构优化

罗兵; 严圣华

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基于改进遗传算法的ANN结构优化

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人工神经网络的结构设计没有系统的规律可循,而基于传统学习的神经网络参数优化又易于陷入局部最优解。用带退化的协同进化遗传算法可以优化神经网络结构,同时优化网络参数。将网络参数作为实数编码基因进行遗传选择,参数个体的受损率超过退化阈值时发生结构退化。退化进程由协同进化的控制个体动态控制。试验证明,该方案能有效简化神经网络的结构和优化网络参数,收敛速度比常规遗传算法快。

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来源
《长江大学学报：自然科学版》 |2005年第10期|335-337|共3页
作者
罗兵; 严圣华;
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作者单位

长江大学计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
遗传算法; 协同进化; 退化; 神经网络; 优化;

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