利用影响因子遗传算法优化前馈神经网络

• 作者: 丁秋林 尹纪军 施化吉 李星毅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 影响因子 改进遗传算法 前馈神经网络 优化设计
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 103-105
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.11.031

摘要

提出了一种带有影响因子的改进遗传算法并以此来优化前馈神经网络.染色体的每个基因都有一个影响因子,其不同取值体现了基因对整条染色体的不同影响程度.在遗传进化过程中,通过影响因子等遗传操作以达到对前馈神经网络的权值、阈值和结构优化的目的.仿真实验表明,该算法能够快速地确定神经网络的结构并且有效地提高了神经网络的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁秋林	南京航空航天大学计算机应用研究所	259	3203	30.0	43.0
2	施化吉	南京航空航天大学计算机应用研究所	83	692	15.0	21.0
4	尹纪军	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	19	2.0	2.0
5	李星毅	江苏大学计算机科学与通信工程学院	65	500	13.0	19.0