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针对前馈神经网络的断路故障,将网络容错性的改善转化为一个最小优化问题,并通过遗传算法进化求解来获取容错性好、泛化能力强的网络.该方法不需给网络增加额外冗余,也不需修改网络训练算法,较好地保持了网络结构、训练算法与容错处理的独立性.实验表明,该方法在两个基准测试问题上均取得了很好的效果.
利用遗传算法改善前馈神经网络容错性
【摘 要】
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针对前馈神经网络的断路故障,将网络容错性的改善转化为一个最小优化问题,并通过遗传算法进化求解来获取容错性好、泛化能力强的网络.该方法不需给网络增加额外冗余,也不需修
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【出 处】
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计算机研究与发展
【发表日期】
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2001年9期
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