| 基于改进型基因表达式编程的神经网络优化设计 |
| |
| 引用本文： | 王艳春,张金政.基于改进型基因表达式编程的神经网络优化设计[J].计算机工程与设计,2010,31(11). |
| |
| 作者姓名： | 王艳春 张金政 |
| |
| 作者单位： | 青岛农业大学理学与信息工程学院,山东,青岛,266109 |
| |
| 摘 要： | 提出一种用基因表达式编程(GEP)自动设计神经网络的算法.针对标准GEP算法在优化神经网络过程中的早熟现象和变异率低问题,对算法进行了改进,并给出算法的具体应用实例.与其它优化算法的对比实验表明,GEP是一种有效的神经网络设计方法,并且改进的GEP算法比标准GEP算法进化效率高,将收敛率提高了37个百分点,收敛速度快,进化代数仅是标准算法的58%.
|
| 关 键 词： | 基因表达式编程 神经网络 网络结构 权值 进化 |
Optimal design of neural networks based on improved gene expression programming |
| |
| WANG Yan-chun,ZHANG Jin-zheng.Optimal design of neural networks based on improved gene expression programming[J].Computer Engineering and Design,2010,31(11). |
| |
| Authors: | WANG Yan-chun ZHANG Jin-zheng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
