改进的遗传神经网络在灰渣粘度预测中的研究及应用

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.

关键词：神经网络、遗传算法、交叉概率、变异概率、节点相关性

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省自然科学基金2009ZC128M

在线出版日期：2010-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：225-229