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基于遗传算法的神经网络分类器

Neural Network Classmer Based on Genetic Algorithm
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摘要 本文基于遗传算法和级联相关算法的组合,提出了遗传辅助级联相关学习算法。该算法能够根据问题的需要自动设计网络结构,同时能有效地消除竞争协议问题。实验结果表明,与级联相关算法相比,它具有结构紧凑,泛化能力好等优点。 Based on genetic technique and cascade correlation algorithm,a new constructive algorithm for connectionistlearning,genetic aided cascade correlation algorithm,is proposed It can automatically grow the architecture ofne ural network to give a suitable n etwork size for a spoc ific problem and is free of the competing conventionsproblem. Experimental results show that the network obtained with our technique is of small size and has ex-cellent performance compared with the normal cascade correlation learning algorithm.(
出处 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 1996年第3期174-176,224,共4页 Nuclear Electronics & Detection Technology
基金 国家自然科学基金
关键词 遗传算法 级联相关 神经网络 Geneticalgorithm Cascade correlation Neural network)
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