遗传前馈神经网络在函数逼近中的应用

摘要：

人工神经网络具有高计算能力、泛化能力和非线性映射等特点,被成功应用于众多领域,但缺乏用于确定其网络拓扑结构、激活函数和训练方法的规则.该文提出利用遗传算法优化前馈神经网络的方法,将网络结构、激活函数和训练方法等编码作为个体,发现最优或次优解,针对特定问题没计较理想的前馈神经网络.介绍遗传算法的具体步骤,对非线性函数逼近进行实验,结果表明优化后前馈神经网络的性能优于由经验确定的前馈神经网络,验证了本文方法的有效性.

关键词：遗传算法、人工神经网络、函数逼近

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60572076

在线出版日期：2008-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：24-25,28