基于多物种进化遗传算法的神经网络结构学习方法

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。