基于多物种进化遗传算法的神经网络结构学习方法  

The ANN Architecture Learning Method Based on SEGA

作　　者：李智勇[1] 童调生[1] 

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082

出　　处：《计算机工程与应用》2003年第22期87-90,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：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。Aiming at the question of design for ANN's Architecture and the drawbacks of normal design methods,this paper proposes the species evolutionary genetic algorithms (SEGA),and gives new method of design for ANN's Architec-ture based on SEGA by the example of MLP.This method combining neural network(NN)and genetic algorithms (GA)has the superiority of ANN's modeling efficiency and fitness in application.The simulation and application demonstrate that this method is effective.

关 键 词：多物种进化遗传算法 神经网络 结构学习 MLP 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]