一种改进的进化神经网络优化设计方法

• 作者: 尚晋 杨华芬 杨有
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 基因编码 交叉概率 变异概率 节点相关性
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 116-120
• 分类号: TP183
• 字数: 3754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2010.05.028

摘要

基于传统遗传算法优化神经网络时存在的"近亲繁殖"、基因编码冗余和难以确定隐节点数等问题,提出改进的进化神经网络优化设计方法.通过对网络编码形式的规范,使得基因编码与功能等价类一一对应,从而降低编码冗余;通过节点相关性评价,使得低于某阈值的节点在交叉操作时被排除,从而降低节点冗余;通过把交叉变异概率与种群个体适应度比例相联系,提出自适应交叉变异概率,较好保持种群多样性.仿真实验表明,本方法可以避免"近亲繁殖"以及由此导致的"种群早熟",降低编码冗余,减少学习参数,提高学习效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨有	重庆师范大学信息科学与工程学院	80	395	11.0	15.0
2	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
3	尚晋	重庆航天职业技术学院计算机工程系	28	35	4.0	5.0