共生适应神经演化

• 作者: 倪浆铭 卢萍 肖德贵
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 共生适应神经演化 联合演化 神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 所属期刊栏目: 神经网络
• 页码范围: 56-59,71
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2000.06.017

摘要

本文详细介绍了共生适应神经演化,说明了与传统的基于网络群的演化相比,共生适应神经演化具有效率更高、适应能力更强、能维持种群的多样性等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪浆铭	华中理工大学计算机科学与技术学院	5	42	2.0	5.0
2	卢萍	华中理工大学计算机科学与技术学院	4	6	1.0	2.0
3	肖德贵	华中理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0