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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
首先利用遗传算法优化的投影寻踪技术对神经网络学习矩阵降维,再利用Bagging技术和不同的神经网络学习算法生成集成个体,并再次用遗传算法进化的投影寻踪技术对神经网络个体集成.建立基于遗传算法优化的投影寻踪技术神经网络集成模型,通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法具有较好的学习能力和泛化能力,在股市预测中预测精度高、稳定性好.  相似文献   

2.
区间适应值交互式遗传算法神经网络代理模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了解决交互式遗传算法的用户疲劳问题,提出区间适应值交互式遗传算法神经网络代理模型.首先,对用户已评价个体的基因型及其适应值进行采样以训练神经网络,使其逼近区间适应值的上下限;然后,利用神经网络代理模型,评价后续的部分进化个体,并不断更新训练数据和代理模型,以保证逼近精度;最后,对算法性能进行了定量分析,并将其应用于服装进化设计系统.分析结果表明,所提算法在减轻用户疲劳的前提下,具有更多找到满意解的机会.  相似文献   

3.
针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性;在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略;通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。  相似文献   

4.
巩敦卫  任洁  孙晓燕 《控制与决策》2009,24(10):1522-1525

为了解决交互式遗传算法的用户疲劳问题,提出区间适应值交互式遗传算法神经网络代理模型.首先,对用户已评价个体的基因型及其适应值进行采样以训练神经网络,使其逼近区间适应值的上下限;然后,利用神经网络代理模型,评价后续的部分进化个体,并不断更新训练数据和代理模型,以保证逼近精度;最后,对算法性能进行了定量分析,并将其应用于服装进化设计系统.分析结果表明,所提算法在减轻用户疲劳的前提下,具有更多找到满意解的机会.

  相似文献   

5.
文化算法是一种模拟文化进化过程的优化算法,它由基于个体和群体特性的信念空间和基于个体行为的种群空间组成,为进化搜索机制和知识存储的结合提供一个构架。建立基于生产过程输入输出数据的统计模型时,参数估计是其中的关键,文化算法为此提供了有效途径。本文研究用文化算法实现多变量优化的具体步骤、算法和关键环节的实施。建立裂解炉裂解深度的神经网络模型,并用文化算法优化网络参数,实验表明,文化算法比标准遗传算法搜索性能更优,搜索时间更快,同时得到了满意的裂解深度模型。  相似文献   

6.
交互式遗传算法基于NN 的个体适应度分阶段估计   总被引:10,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
针对交互式遗传算法中人的疲劳问题,提出一种基于神经网络(NN)的个体适应度分阶段估计方法,给出了神经网络估计进化个体适应度与人的评价之问的转换策略以及神经网络学习效果的评价指标,并分析了算法的复杂性.实例结果验证了该方法的有效性。  相似文献   

7.
人工神经网络的结构设计没有系统的规律可循,而基于梯度的神经网络参数优化又易于陷入局部最优解.该文研究了用带退化的协同进化遗传算法来优化神经网络结构,同时优化网络参数.将网络参数作为实数编码基因进行遗传选择,参数个体的受损率超过退化阀值时发生结构退化.退化进程由协同进化的控制个体动态控制.实验证明,该方案能够有效简化神经网络的结构和得到最优网络参数,收敛速度比常规遗传算法快.  相似文献   

8.
基于多物种进化遗传算法的神经网络结构学习方法   总被引:4,自引:1,他引:4  
针对神经网络结构设计的问题及一般结构学习方法的不足,提出了基于多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络的特点,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结果表明该方法是有效的。  相似文献   

9.
为将交互式遗传算法应用于复杂的优化问题中,提出一种基于进化个体适应值灰模型预测的交互式遗传算法,为每代适应值序列建立灰模型,以衡量个体适应值评价的不确定性,通过对灰模型的灰预测,提取进化个体评价的可信度,在此基础上,给出进化个体适应值修正公式,将该算法应用于服装进化设计系统中。实验结果表明,该算法在每代都能获取更多的满意解。  相似文献   

10.
改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
对遗传算法和BP神经网络的特点进行了比较,作为进化算法神经网络与遗传算法的目标相近而方法各异。阐述了遗传算法与神经网络结合的必要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的权值,用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了神经网络容易陷入局部最优解的问题。同时,在遗传算法中改变传统的同代交叉机制,采用父代与子代进行交叉,避免了遗传算法过早丧失进化能力。  相似文献   

11.
In this work we investigate how artificial neural network (ANN) evolution with genetic algorithm (GA) improves the reliability and predictability of artificial neural network. This strategy is applied to predict permeability of Mansuri Bangestan reservoir located in Ahwaz, Iran utilizing available geophysical well log data. Our methodology utilizes a hybrid genetic algorithm–neural network strategy (GA–ANN). The proposed algorithm combines the local searching ability of the gradient–based back-propagation (BP) strategy with the global searching ability of genetic algorithms. Genetic algorithms are used to decide the initial weights of the gradient decent methods so that all the initial weights can be searched intelligently. The genetic operators and parameters are carefully designed and set avoiding premature convergence and permutation problems. For an evaluation purpose, the performance and generalization capabilities of GA–ANN are compared with those of models developed with the common technique of BP. The results demonstrate that carefully designed genetic algorithm-based neural network outperforms the gradient descent-based neural network.  相似文献   

12.
In this paper, a novel approach to adjusting the weightings of fuzzy neural networks using a Real-coded Chaotic Quantum-inspired genetic Algorithm (RCQGA) is proposed. Fuzzy neural networks are traditionally trained by using gradient-based methods, which may fall into local minimum during the learning process. To overcome the problems encountered by the conventional learning methods, RCQGA algorithms are adopted because of their capabilities of directed random search for global optimization. It is well known, however, that the searching speed of the conventional quantum genetic algorithms (QGA) is not satisfactory. In this paper, a real-coded chaotic quantum-inspired genetic algorithm (RCQGA) is proposed based on the chaotic and coherent characters of Q-bits. In this algorithm, real chromosomes are inversely mapped to Q-bits in the solution space. Q-bits probability-guided real cross and chaos mutation are applied to the evolution and searching of real chromosomes. Chromosomes consisting of the weightings of the fuzzy neural network are coded as an adjustable vector with real number components that are searched by the RCQGA. Simulation results have shown that faster convergence of the evolution process in searching for an optimal fuzzy neural network can be achieved. Examples of nonlinear functions approximated by using the fuzzy neural network via the RCQGA are demonstrated to illustrate the effectiveness of the proposed method.  相似文献   

13.
基于改进遗传算法的神经网络优化方法   总被引:8,自引:4,他引:4  
为了克服神经网络反向传播算法收敛速度慢,易陷入局部极小值,初始权值和阈值的选择缺乏依据,具有很大随机性等缺陷,采用基于自适应遗传算法的神经网络优化方法,方法结合了两者的优点,但是仍存在种群早期进化速度慢的缺点,于是提出了一种改进的自适应遗传算法,将其应用于神经网络的权值和阈值的优化设计中,并将此模型用于对某城市污水厂难测参数SVI的预测.仿真结果表明,算法不仅可克服BP算法的缺陷,而且与BP和GA-BP网络模型比较,大大提高了收敛速度与收敛精度,获得了良好的测量效果.  相似文献   

14.
岳同森  王大海 《软件》2011,(3):60-62
本文对仿生算法中的神经网络和遗传算法进行了分析和总结,针对神经网络方法训练速度慢,识别效率低,以及遗传算法选优时的过早收敛的问题,结合神经网络方法和遗传算法各自的特性,提出了相应的改进算法。在不破坏单个神经元的输入权值的基础上,采用数据预处理的方法来减少输入层的个数,从而提高进化学习的能力。  相似文献   

15.
Due to the deficiencies of the training algorithms for available wavelet neural network used for structural health monitoring, a new hybrid hierarchy genetic algorithm was introduced by combining hierarchy genetic algorithm and least-square method to improve the learning procedure of wavelet neural network. The hybrid algorithm was able to determine the structure and parameters of the wavelet neural network simultaneously. In this algorithm, adaptive crossover and mutation probability were used to accelerate the genetic speed and avoid the occurrence of prematurity. The modal frequencies of a glass/epoxy laminates beam with varying assumed delamination sizes and locations were computed using finite element method and fed into the wavelet neural network to predict the delamination location and its extent. The simulation demonstrates that the wavelet neural network based on hybrid hierarchy genetic algorithm is robust, promising and converges very fast.  相似文献   

16.
利用影响因子遗传算法优化前馈神经网络*   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种带有影响因子的改进遗传算法并以此来优化前馈神经网络.染色体的每个基因都有一个影响因子,其不同取值体现了基因对整条染色体的不同影响程度.在遗传进化过程中,通过影响因子等遗传操作以达到对前馈神经网络的权值、阈值和结构优化的目的.仿真实验表明,该算法能够快速地确定神经网络的结构并且有效地提高了神经网络的收敛速度.  相似文献   

17.
火灾图像识别是火灾探测研究的重要组成部分。随着人工智能技术应用的不断深入,遗传算法和神经网络也被应用到火灾图像识别中。针对目前的遗传神经网络火灾图像识别算法、网络结构不易确定的问题,本文提出了一种基于小生境技术的火灾图像识别算法,即依据火灾图像识别的特点,建立了多层前向神经网络模型,模型的输入、输出层节点数确定,隐含层数、隐含层节点数待定;然后对网络结构和权值、阈值编码,分别采用小生境技术和传统遗传算法训练神经网络模型。实验结果显示,本算法可有效减少进化的代数,加快训练的过程,最后采用训练好的神经网络模型对火灾图像进行识别,取得了较好的效果。  相似文献   

18.
为了提高神经网络进行函数拟合的精度,首先在三层径向基神经网络基础上通过增加网络层次和改变激励函数提出了一种四层径向基小波神经网络,并采用遗传算法来确定初始网络参数;其次针对遗传算法中容易早熟的缺点,在遗传算法中引入动态平衡策略,根据适应度的变化来动态改变遗传算法中交叉和变异概率,从而增加算法全局探索和局部开发的平衡能力;最后通过对函数拟合试验并与其他方法相比较表明了算法的有效性。  相似文献   

19.
人工神经网络(ANN)可用作机器人控制器,完成多机器人协作搬运作业。针对这种方法收敛速度较慢,误差较大的不足,本文提出基于遗传算法优化的方法。该方法利用遗传算法优化人工神经网络,通过改变ANN结构和遗传算法操作参数,找到最优网络,提高网络收敛速度。仿真结果证明,该方法的可行性与有效性。  相似文献   

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