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一种训练神经网络的新型遗传算法

A New Genetic Algorithm for Lraining Neural Network
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摘要 针对神经网络中具有大量的相似解,提出了一种规范化方法,大大地减少了神经网络中解的数目,然后,给出了多种不同的算子,通过对简单网络问题的实验,比较了它们的优劣,得出了一个新型的遗传算法NGA。实验表明,NGA比用传统的GA训练神经网络效果要优。 In this paper, we propose a standardized method to reduce the large number of similar solutions. With experiments in simple network problem, several operators are compared and a new genetic algorithm named NGA is presented. The result demonstrates that NGA is better than the traditional GA in training neural networks.
出处 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 1995年第4期528-532,共5页 Journal of Northern Jiaotong University
关键词 神经网络 遗传算法 相似解 分层前馈 ss: neural networks genetic algorithm operator/standardized method similar solution,feed forward multi-layer training
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