改进的遗传神经网络在灰渣粘度预测中的研究及应用

• 作者: 杨华芬 董德春
• 来源期刊: 重庆工商大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 交叉概率 变异概率 节点相关性
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 225-229
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-058X.2010.03.006

摘要

提出一种基于改进遗传神经网络的灰渣粘度预测方法.通过节点相关性评价,使得低于某阈值的网络内部节点在交叉操作时被排除,从而降低节点冗余;将交叉/变异概率与种群个体适应度相联系,提出一种自适应交叉/变异概率,将其用于遗传操作,使得个体多样性较好.仿真实验表明,用提出的算法优化的神经网络在一定程度上可以避免"种群早熟",保持种群多样性,提高了学习效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨华芬	曲靖师范学院计算机科学与工程学院	27	133	6.0	10.0
2	董德春	曲靖师范学院计算机科学与工程学院	12	36	3.0	5.0