基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

• 作者: 周春光 张利彪 窦全胜 马铭
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 递阶遗传算法 模糊神经网络 优化
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 559-564
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.5
• 字数: 5101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2004.04.017

摘要

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法,在该算法中对每个染色体都采用递阶编码,并提出一种改进的交叉算子,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数.算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价,且对应一个实际问题,可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例,从而生成一个适当的模糊神经网络模型.模拟实验结果验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
2	张利彪	吉林大学计算机科学与技术学院	22	437	10.0	20.0
3	马铭	吉林大学计算机科学与技术学院	10	43	3.0	6.0
7	窦全胜	吉林大学计算机科学与技术学院	9	216	4.0	9.0