遗传算法优化前向神经网络结构和权重矢量
提出了新的遗传算法优化设计前向神经网络的结构和权重矢量。这种新方法的创新在于:二值码串和实值码串的混合编码方法即保留了传统遗传算法的优点,又具有遗传编程和遗传策略的优点;结合遗传算子和SolisandWets算法生成后代的方法丰富了遗传搜索空间的多样性,加快了遗传算法的收敛速度;对混合编码码串的动态参数编码方法提高了优化精度。
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