【摘 要】
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针对用遗传算法优化神经网络时存在＂近亲繁殖＂以及在后期搜索效率低的问题,分析常见遗传编码存在的问题,把每一个网络转换成一个规范形式,从而排除神经网络的冗余编码,并通过评
【机 构】
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曲靖师范学院计算机科学与工程学院,重庆师范大学数学与计算机科学学院,重庆航天职业技术学院
【基金项目】
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云南省社会发展科技计划项目（2009ZC128M）阶段性研究成果
论文部分内容阅读
针对用遗传算法优化神经网络时存在＂近亲繁殖＂以及在后期搜索效率低的问题,分析常见遗传编码存在的问题,把每一个网络转换成一个规范形式,从而排除神经网络的冗余编码,并通过评价节点相关性删除对网络输出无贡献的隐节点.为提高算法寻优速度,将自适应交叉变异概率用于遗传操作,并限制进入交叉的两个个体适应度距离要满足规定的阈值,从而保持种群的多样性,最后从不同角度验证本文所提出的方法的有效性.实验表明该方法对保持种群的多样性,加快进化速度比较有效,一定程度上缓解＂早熟收敛＂,从而大大减少学习参数,提高学习效率.
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