| 免疫进化神经网络中交叉策略的改进 |
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| 引用本文： | 吕岗,陈小平,赵鹤鸣.免疫进化神经网络中交叉策略的改进[J].计算机工程与应用,2005,41(25):49-50,140. |
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| 作者姓名： | 吕岗 陈小平 赵鹤鸣 |
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| 作者单位： | 苏州大学电子信息学院,江苏,苏州,215021;苏州大学电子信息学院,江苏,苏州,215021;苏州大学电子信息学院,江苏,苏州,215021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：60172016）;江苏省高校自然科学研究计划（编号：02KJB51001） |
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| 摘 要： | 提出了免疫算法交叉策略的一种改进方法,采用新的交叉策略决定算法中子代个体的位置,可以使子代快速地向更高适应度的区域移动。仿真实验表明,基于新策略的改进免疫算法在进化神经网络时,比传统的进化算法具有更强的逃逸局部最小的能力和更快的收敛速度。
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| 关 键 词： | 进化神经网络 免疫算法 交叉策略 |
| 文章编号： | 1002-8331-（2005）25-0049-02 |
| 收稿时间： | 2005-04 |
| 修稿时间： | 2005-04 |
Improvement on Crossover Strategy of Immune Evolving Neural Networks |
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| Lü Gang,Chen Xiaoping,Zhao Heming.Improvement on Crossover Strategy of Immune Evolving Neural Networks[J].Computer Engineering and Applications,2005,41(25):49-50,140. |
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| Authors: | Lü Gang Chen Xiaoping Zhao Heming |
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| Abstract: | This paper presents an improvement on immune algorithm that utilizes a new crossover strategy to steer the location of progeny.The use of such a crossover strategy provides the capacity of quickly moving offspring toward regions with improved fitness.Simulation results illustrate that the improved immune algorithm has better capability of escaping from local optima and faster speed in convergence than evolutionary algorithms in evolving neural network. |
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| Keywords: | Evolutionary Neural Network immune algorithm crossover strategy |
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