一种优化神经网络结构的遗传禁忌算法
常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入一种基于方向的交叉算子和禁忌变异算子,同时把禁忌算法(TS)引入标准遗传算法,结合标准遗传算法和禁忌算法的优点,提出一种优化神经网络结构的遗传禁忌混合算法,实现了网络结构和权值同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和禁忌算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
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