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基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解.与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构,具有较高的学习效率,而在遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率能有效加快遗传速度和避免早熟现象的出现.
基于自适应递阶遗传算法的神经网络优化策略
【摘 要】
：
基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解.与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的
【机 构】
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南京工业大学
【出 处】
：
计算机工程与设计
【发表日期】
：
2005年2期
【基金项目】
：
江苏省教育厅自然科学基金
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