论文部分内容阅读
针对传统的递归神经网络学习算法存在的缺陷，本文利用进化算法对递归神经网络进行优化设计，提出了一种基于改进进化算法的递归神经网络系统辨识方法。该方法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作，利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整，可以保证变异操作按一定的幅度均匀地分布在整个网络上，提高算法的收敛速度，避免早熟现象。给出了算法的具体步骤，通过仿真实验证明了该算法的有效性。