基于改进遗传算法的ANN结构优化

来源 :长江大学学报(自科版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:wanglijun123456789
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人工神经网络的结构设计没有系统的规律可循,而基于传统学习的神经网络参数优化又易于陷入局部最优解。用带退化的协同进化遗传算法可以优化神经网络结构,同时优化网络参数。将网络参数作为实数编码基因进行遗传选择。参数个体的受损率超过退化阚值时发生结构退化。退化进程由协同进化的控制个体动态控制。试验证明,该方案能有效简化神经网络的结构和优化网络参数,收敛速度比常规遗传算法快。
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