【摘 要】
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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.
【机 构】
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山东大学,机械工程博士后流动站,济南,250061 山东经济学院信息管理学院,济南,250014
【出 处】
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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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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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