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摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于多物种进化遗传算法的神经网络进化设计方法
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 多物种进化遗传算法 神经网络 结构学习 MLP
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目 智能建模与仿真
研究方向 页码范围 810-813
页数 4页 分类号 TP183
字数 4599字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2003.06.016
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 童调生 湖南大学电气与信息工程学院 74 1645 22.0 39.0
2 李智勇 湖南大学电气与信息工程学院 43 493 14.0 20.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (6)
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研究主题发展历程
节点文献
多物种进化遗传算法
神经网络
结构学习
MLP
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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