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基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真
被引量：
3
1
作者
姚志红
费敏锐
孔海南
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期480-484,共5页
提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生...
提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。
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关键词
遗传算法
神经网络
优势藻类
多元共生平衡算子
分级优化
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职称材料
题名
基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真
被引量：
3
1
作者
姚志红
费敏锐
孔海南
机构
上海大学机电工程与自动化学院
上海交通大学环境学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期480-484,共5页
基金
国家863项目(2003AA601040-02)
上海市科委国际合作处资助项目(052307055)
+1 种基金
新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0433)
上海市重点学科(T0103)
文摘
提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。
关键词
遗传算法
神经网络
优势藻类
多元共生平衡算子
分级优化
Keywords
genetic algorithm
neural network
predominance algae
polyphyletic symbiosis balance operator
class optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真
姚志红
费敏锐
孔海南
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
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