基于构造性设计和GA的ANN建模方法

• 作者: 余水宝 刘红星 张胜 王蔚
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 人工神经网络 构造性设计 GA 激活函数类型优化
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 物理学
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: O233
• 字数: 4281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2008.04.013

摘要

强调了激活函数在ANN设计中的重要性,提出一种基于构造性设计及GA的网络结构及神经元激活函数类型自动优化的ANN模型(constructived and GA based activation function, 简称为CGBAF),并给出其一般形式和算法.本模型用于多层前向神经网络时,其网络结构及激活函数类型可自动优化,进而可大大提高ANN的泛化能力.通过例子验证了本方法的有效性,并进行了分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蔚	南京师范大学教育科学学院	51	369	10.0	18.0
2	刘红星	南京大学电子科学与工程系	43	399	13.0	18.0
3	张胜	浙江师范大学数理与信息工程学院	13	111	5.0	10.0
4	余水宝	浙江师范大学数理与信息工程学院	55	283	10.0	13.0