一种基于遗传算法的神经网络结构优化方法

• 作者: 付琦
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 结构优化 遗传算法 非线性优化
• 年，卷（期）: 2015,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2015.07(下).22

摘要

神经网络隐藏层数量的选择以及权重值的确定对训练算法的收敛性有很大影响，为了解决神经网络（ANN）训练过程中结构复杂的问题，提出了一种基于遗传算法（GA）的网络结构优化方法。试验结果表明，在训练样板数量较大时，优化后的ANN能够计算出隐藏层的最佳数量，从而提高整体的性能，具有较好的泛华能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付琦		9	6	2.0	2.0