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摘要:
文章提出了一种新的用遗传算法优化设计前向神经网络结构和权重矢量的方法.这种算法采用二进制与浮点数混合编码,对神经网络结构用二进制编码,对神经网络权重矢量用浮点数编码,并设计了与混合编码相对应的交叉、变异、选择算子,既保留二进制编码简单、易操作的优点,又具有浮点数编码搜索空间大、精度高、稳定性好、运算速度快的优点.优化算法包括两级级联的遗传算法.第一级遗传算法实现快速的局部寻优,而第二级遗传算法提高全局寻优能力.
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文献信息
篇名 级联遗传算法优化设计前向神经网络
来源期刊 电子技术 学科 工学
关键词 遗传算法 前向神经网络 优化 级联 混合编码
年,卷(期) 2003,(9) 所属期刊栏目 电子科技
研究方向 页码范围 53-57
页数 5页 分类号 TP3
字数 4200字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.2003.09.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黎明 南昌航空工业学院测量控制系 182 1686 21.0 33.0
2 杨小芹 南昌航空工业学院测量控制系 47 344 10.0 17.0
3 周琳霞 南昌航空工业学院测量控制系 22 181 9.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
前向神经网络
优化
级联
混合编码
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
出版文献量(篇)
5480
总下载数(次)
19
总被引数(次)
22245
论文1v1指导