基于协同进化遗传算法的SOFM神经网络及其应用  

作　　者：姚卫粉[1] 许峰[1] 

机构地区：[1]安徽理工大学理学院,安徽淮南232001

出　　处：《软件导刊》2014年第12期59-62,共4页Software Guide

基　　金：安徽省教育厅自然科学基金项目(2013kb236)

摘　　要：针对遗传算法优化SOFM神经网络的不足,提出利用合作型协同进化遗传算法实现SOFM神经网络优化的方法。其基本思想是:针对SOFM神经网络中存在的"死神经元"现象,在SOFM神经网络中引入全局搜索能力很强的合作型协同进化遗传算法,这样既解决了分类结果对样本输入顺序的过分依赖,又实现了SOFM神经网络在竞争过程中的全局最优性。将新算法用于矿井突水水源判定问题,结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,且可在很大程度上避免"死神经元"现象。

关 键 词：SOFM神经网络 遗传算法 协同进化 矿井突水 

分 类 号：TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]