人工神经网络混合剪枝算法

被引：9

作者：

李倩

王永县

朱友芹

机构：

[1] 清华大学经济管理学院

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2005年 / 06期

关键词：

人工神经网络结构; 混合剪枝算法(HAP); 遗传算法(GA); 反向传播算法(BP); 多权重剪枝策略(MW-OBS);

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2005.06.030

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

目前人工神经网络(ANN)应用中所遇到的挑战之一就是如何针对特定问题确定相应网络。基于进化算法和局部搜索算法两类策略的特点和不足,文中提出了混合剪枝算法HAP(HybridAlgorithmofPruning)。算法首先联合进化算法代表之一遗传算法(GA)和反向传播算法BP的不同优势完成ANN网络结构和权重进化的初步阶段;然后应用多权重剪枝策略(MW-OBS)进一步简化、确定网络结构。结合案例与以往的混合策略算法进行对比研究,结果表明HAP在寻优能力、简化网络结构、保证稳定性等方面均有明显优势,更加适合大规模ANN的优化问题。

引用

页码：831 / 834

页数：4

共 3 条

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