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阐明了遗传算法和神经网络结合的可行性,提出了一种改进的面向神经网络权值学习的遗传算法.通过对XOR问题的实验,显示出其快速学习网络权值的能力,且能摆脱局部极值的困扰和初始权值的限制,从各方面都表现出优于标准遗传算法和BP算法的性能.
基于改进型遗传算法的前馈神经网络优化设计
【摘 要】
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阐明了遗传算法和神经网络结合的可行性,提出了一种改进的面向神经网络权值学习的遗传算法.通过对XOR问题的实验,显示出其快速学习网络权值的能力,且能摆脱局部极值的困扰和
【机 构】
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湖北大学数学与计算机科学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2002年4期
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