基于遗传算法的分式线性神经网络设计与应用

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神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识而提出的一种新型信息处理系统。它具有高度并行的非线性、分布式存储和并行协同处理特征。分式神经网络是杨国为提出的有较好逼近能力的一种新神经网络,但是其设计优化问题目前还没有很好的解决。本论文以导师的国家自然科学基金项目“人工脑的信息处理新神经网络模型研究”(No.60673101)为任务背景,充分利用遗传算法和分式神经网络的BP算法的优点,把遗传算法与分式神经网络的BP算法结合,提出了基于遗传算法的分式神经网络的优化设计算法和方法。以大庆地区降雨量预测为例,论文仿真检验了基于遗传算法的分式神经网络的优化设计方法的可行性和有效性。
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