用于神经网络结构优化的改进遗传算法
前馈型神经网络因其结构简单和非线性映射能力而具有广泛的工程应用前景。在研究和应用中，网络的构造是非常重要的。将遗传算法引入神经网络的结构设计，用遗传算法优化神经网络的拓扑结构以及确定BP算法的相应参数，对遗传算法的编码方案作了改进，从而避免了无隐层网络结构，提出了一种新的比例变换适应值函数比例系数自适应调整方法，最后给出该算法的实现过程和应用实例。
人工神经网络 结构优化 遗传算法
赵宏伟 臧雪柏 王立江
吉林工业大学信息学院计算机科学与工程系(长春)
国内会议
北京
中文
244～248
2000-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）