论文部分内容阅读
人工神经网络具有高计算能力、泛化能力和非线性映射等特点，被成功应用于众多领域，但缺乏用于确定其网络拓扑结构、激活函数和训练方法的规则。该文提出利用遗传算法优化前馈神经网络的方法，将网络结构、激活函数和训练方法等编码作为个体，发现最优或次优解，针对特定问题设计较理想的前馈神经网络。介绍遗传算法的具体步骤，对非线性函数逼近进行实验，结果表明优化后前馈神经网络的性能优于由经验确定的前馈神经网络，验证了本文方法的有效性。