用遗传算法优化神经网络的结构

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近几年,人工神经网络(ANN)与遗传算法(GA)结合的研究方兴未艾.该文从分别深入地研究了神经网络和遗传算法的机理、改进和应用入手,综述了这一领域的发展现状.工作人员提供了一种新的针对利用遣传算法对前馈网络的结构进行优化的编码方法,工作人员称之为神经元编码法.这种方法以神经元为中心,通过对神经元的状态进行编码,得到整个前馈网络的编码.这种编码方式使神经元相对地独立于整个神经网络,可以按照一定的规则与其他神经元作任意的组合,从而可以实现网络结构的优化.它的特点是思路简单,容易理解,易于泛化.工作人员将这一编码应用于求解XOR问题以及控制倒立摆.并在计算机上模拟,取得了满意的结果.
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