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基于多物种进化遗传算法的神经网络结构学习方法 被引量:10
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作者 李智勇 童调生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第22期87-90,共4页
针对神经网络结构设计的问题及一般结构学习方法的不足,提出了基于多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络的特点,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特... 针对神经网络结构设计的问题及一般结构学习方法的不足,提出了基于多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络的特点,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 多物种进化遗传算法 神经网络 结构学习 MLP
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基于多物种进化遗传算法的神经网络进化设计方法 被引量:4
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作者 李智勇 童调生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期810-813,共4页
针对神经网络结构设计的问题与一般结构学习方法的不足,提出了多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结... 针对神经网络结构设计的问题与一般结构学习方法的不足,提出了多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 多物种进化遗传算法 神经网络 结构学习 MLP
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