利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构

上传者: boomzip | 上传时间: 2021-02-22 11:24:58 | 文件大小: 143KB | 文件类型: PDF
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。

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评论信息

  • fangyangde4 :
    可以借鉴一下,谢谢分享。。
    2015-04-20
  • yijiangnan316 :
    可以借鉴一下,谢谢分享。。。
    2014-05-08
  • yingming1101 :
    只是介绍了大致的方法,有源程序就好了。
    2012-07-02

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