一种改进的进化神经网络优化设计方法

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.

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

所属期刊栏目：31

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：云南省自然科学基金资助项目2009ZC128M;重庆师范大学自然科学基金项目10XLB006

在线出版日期：2011-08-17（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：116-120