基于遗传算法的模糊Hamming网络参数优化

• 作者: 吴瑞明 王浣尘 田志友
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模糊Hamming网络 遗传算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2004,（20）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 4141字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.20.004

摘要

根据遗传算法的演化原理,提出了一种新的度量模糊Hamming网络参数性能优劣的适应度函数,在此基础上,将遗传算法作为模糊Hamming网络的训练算法,进行网络参数寻优,并采用UCI机器学习数据库中不同的数据集进行对比测试.试验结果表明:将遗传算法与模糊Hamming网络相结合,可以快速求得最优网络参数组合,避免原有参数调整时的盲目性和随机性,训练后的网络具有分类迅速、准确、稳定的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴瑞明	上海交通大学管理学院	41	919	17.0	30.0
2	王浣尘	上海交通大学管理学院	321	7008	43.0	67.0
3	田志友	上海交通大学管理学院	23	376	12.0	19.0