【摘 要】
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在人工神经网络应用中，由于存在网络规模和拓扑结构难以预先确定，网络学习速度慢，且易于收敛到局部最优点等问题，有关文献提出了采用基于遗传算法（ＧＡｓ）思想进行设计和学习的方法，该方法
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在人工神经网络应用中，由于存在网络规模和拓扑结构难以预先确定，网络学习速度慢，且易于收敛到局部最优点等问题，有关文献提出了采用基于遗传算法（ＧＡｓ）思想进行设计和学习的方法，该方法能够同时确定网络的结构及有关参数。该文在此基础上，对此方法进行了改进，改进之处在于，采用浮点数矩阵来表示编码，同时对于遗传算法的进化过程也进行了一定的改进，使该方法能够接受一定的约束条件。针对前馈型神经网络，该方法在满足
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