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基于DMDE算法的前向神经网络设计
1
作者
刘棕成
董新民
陈勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期162-164,168,共4页
针对神经网络结构与参数并行优化问题,提出一种基于动态多群体差分进化算法的前向神经网络设计方法。采用分层递阶结构原理构造算法个体,根据控制基因信息将个体分成不同的动态群体。通过对个体进行重构,实现进化过程中个体信息的充分...
针对神经网络结构与参数并行优化问题,提出一种基于动态多群体差分进化算法的前向神经网络设计方法。采用分层递阶结构原理构造算法个体,根据控制基因信息将个体分成不同的动态群体。通过对个体进行重构,实现进化过程中个体信息的充分交换与共享。设计基于群体适应度的控制基因更新方法来优化网络拓扑结构,克服结构优化的盲目与低效问题。将所设计的神经网络应用于大包线飞行控制律参数拟合中。仿真结果表明,该算法能快速有效地确定神经网络的结构和权值,所优化的网络在调参控制中具有较好的泛化能力。
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关键词
神经网络
结构优化
动态多群体
个体重构
差分进化算法
增益调参
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题名
基于DMDE算法的前向神经网络设计
1
作者
刘棕成
董新民
陈勇
机构
空军工程大学工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期162-164,168,共4页
基金
航空科学基金资助项目(2008ZC01006)
文摘
针对神经网络结构与参数并行优化问题,提出一种基于动态多群体差分进化算法的前向神经网络设计方法。采用分层递阶结构原理构造算法个体,根据控制基因信息将个体分成不同的动态群体。通过对个体进行重构,实现进化过程中个体信息的充分交换与共享。设计基于群体适应度的控制基因更新方法来优化网络拓扑结构,克服结构优化的盲目与低效问题。将所设计的神经网络应用于大包线飞行控制律参数拟合中。仿真结果表明,该算法能快速有效地确定神经网络的结构和权值,所优化的网络在调参控制中具有较好的泛化能力。
关键词
神经网络
结构优化
动态多群体
个体重构
差分进化算法
增益调参
Keywords
neural network
structure optimization
dynamic multi-group
individual reconstruction
Differential Evolution（DE） algorithm
gain scheduling
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DMDE算法的前向神经网络设计
刘棕成
董新民
陈勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
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