多种群并行进化神经网络的研究及应用

• 作者: 冯天瑾 周文晖 林丽莉 郑宏伟
• 来源期刊: 青岛海洋大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 多层前馈神经网络(MFNNs) 多种群并行遗传算法(MPGA) 多种群并行进化神经网络(MPENNs) 浮点数编码
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 312-318
• 页数: 7页
• 分类号: TP3-05
• 字数: 4474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5174.2002.02.017

摘要

提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA),并将其作为多层前馈神经网络 (MFNNs) 的学习算法,从而形成一类新的MFNN模型--多种群并行进化神经网络 (MPENNs).首先,对一给定的网络结构,随机产生一初始权重的集合,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络.然后,采用NMPGA 对MFNNs 的权重进行进化.最后,性能最好的网络被选作目标问题的解.在NMPGA算法中,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能.实验结果表明,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯天瑾	青岛海洋大学电子工程系	10	327	7.0	10.0
2	郑宏伟	颐中烟草集团技术中心开发二室	3	82	3.0	3.0
3	林丽莉	青岛海洋大学电子工程系	4	134	4.0	4.0
4	周文晖	中国计量学院自动化系	9	422	5.0	9.0