利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构

• 作者: 张国立 李振涛 王淑玲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 模拟退火算法 神经网络 优化
• 年，卷（期）: 2007,（36）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 74-76,156
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.36.024

摘要

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响.引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传--模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化.仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国立	华北电力大学数理系	36	725	12.0	26.0
2	李振涛	华北电力大学数理系	7	77	5.0	7.0
3	王淑玲	华北电力大学数理系	6	68	4.0	6.0