【摘 要】
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The new genetic algorithm for training layered feedforward neural networks proposed here uses a mutation operator for performing the search behaviors of local o
【出 处】
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Journal of Zhejiang University Science
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The new genetic algorithm for training layered feedforward neural networks proposed here uses a mutation operator for performing the search behaviors of local optimization. Combining the random restart method with the local search technique, the algorithm can converge asymptotically to the optimal solution. Test with a practical example showed that the improved genetic algorithm is more efficient than the conventional genetic algorithm.
The new genetic algorithm for training layered feedforward neural networks proposed here uses a mutation operator for performing the search behaviors of local optimization. Combining the random restart method with the local search technique, the algorithm can converge asymptotically to the optimal solution. Test with a practical example showed that the improved genetic algorithm is more efficient than the conventional genetic algorithm.
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