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摘要:
提出了一种基于遗传算法的人工神经网络设计和训练方法-NNDT,同时训练网络的拓扑结构和连接权重,提出了一种结构化网络编码方法,有效地解决了网络拓扑结构和网络编码不能一一对应的问题;使用启发式规则约束网络拓扑结构的变异概率以及变异操作的选择趋势,并使用小生境机制进行拓扑变异保护.实验结果证明了NNDT的有效性和高效性.
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文献信息
篇名 基于遗传算法设计和训练人工神经网络的方法
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 人工神经网络 遗传算法 小生境 设计 训练
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 TP18
字数 3674字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-9014.2007.01.015
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 武妍 同济大学计算机科学与技术系 58 726 15.0 24.0
2 万伟 同济大学计算机科学与技术系 1 16 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
遗传算法
小生境
设计
训练
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
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28003
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
论文1v1指导