遗传算法在神经网络优化中的应用  

Application of Genetic Algorithm to Neural Network Optimization

作　　者：罗文辉[1] 

机构地区：[1]武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070

出　　处：《控制工程》2003年第5期401-403,共3页Control Engineering of China

摘　　要：把遗传算法和神经网络结合起来,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络。介绍了遗传算法的基本原理,讨论了用遗传算法优化网络结构和基于遗传算法的神经网络权值优化问题,并通过实验仿真将该算法与BP算法进行比较,从而验证了该算法的可行性与有效性。Combined genetic algorithm with neural network, an evolutionary neural network is formed. The basic principle of genetic algorithm is introduced. The Structure and weights of the network optimization and the nerve-net weights-optimizing based on hereditary algorithm are discussed. Compared to BP algorithm by experiment the hereditary algorithm, it has proven the effectivity and feasibility.

关 键 词：神经网络 优化 遗传算法 编码机制 目标函数 人工神经网络 计算机仿真 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O242.23[自动化与计算机技术—控制科学与工程]