基于统计分析的分阶段进行神经网络方法

基于统计分析和分阶段进化，提出一种新的进化神经网络设计方法，本文方法的进化过程分三个阶段：第一阶段，首先按训练样本统计特性设计较小规模的神经网络，第二阶段，引入所有训练样本，在第一阶段的基础上，逐步扩展网络结构，天加的神经元总是单独训练并以抵消原网络的输出误差为其训练目标，直至训练网络达到误差要求，第三阶段，利用统计方法，将网络中非线性变换作用相似的神经元合并，简化网络结构，本文方法一方面减轻了进化算法的压力，另一方面指出了网络进化的方向使得进化网络的学习过程不再是黑箱问题，计算机仿真实验表明，该方法是有效的。