【摘 要】
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人工神经网络应用的关键在于权值和结构的优化.思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化算法,具有极强的全局寻优能力,在数值优化和非数值优化方面均显示出明
【机 构】
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太原重型机械学院系统仿真与计算机应用研究所
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人工神经网络应用的关键在于权值和结构的优化.思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化算法,具有极强的全局寻优能力,在数值优化和非数值优化方面均显示出明显的优越性.本文在思维进化计算框架的基础上,提出了一种用于人工神经网络权值与结构优化的思维进化算法,设计了有效的结构优化‘趋同'与‘异化'算子;在局部范围内寻求局部最优解,然后使用异化算子跳出局部范围的约束,在整个解空间寻求全局最优解.仿真结果说明了方法的正确性与有效性.
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