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文章设计了一种人工神经网络模型结构，以一种遗传算法进行谊模型参数的组合优化建模，将其用于非线性模式识别．谊方法不仅对线性问题有效，对非线性问题同样有效；谊法简洁易行，优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法．实例表明，遗传算法仅繁殖40代就能达到理想结果，其识别率达100％．
基于遗传算法的非线性模式识别
【摘 要】
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文章设计了一种人工神经网络模型结构，以一种遗传算法进行谊模型参数的组合优化建模，将其用于非线性模式识别．谊方法不仅对线性问题有效，对非线性问题同样有效；谊法简洁易行，优于多
【机 构】
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湖南涉外经济学院信息与电子工程系
【出 处】
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南通大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2006年1期
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