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基因遗传算法用于人工神经网络的训练
被引:7
作者
:
陈吉红
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机构:
华中理工大学机械工程一系
陈吉红
师汉民
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机构:
华中理工大学机械工程一系
师汉民
陈日曜
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机构:
华中理工大学机械工程一系
陈日曜
机构
:
[1]
华中理工大学机械工程一系
来源
:
华中理工大学学报
|
1992年
/ S1期
关键词
:
基因遗传算法;
GENITOR算法;
神经网络;
BP算法;
切屑类型;
D O I
:
10.13245/j.hust.1992.s1.038
中图分类号
:
学科分类号
:
摘要
:
根据基因遗传算法GA的基本原理,阐述了GA用于神经网络训练问题的适合度函数和编码方法,分析了标准GA的不足,提出了自适应浮动区间中心点、全局搜索和局部精确搜索等改进策略,发展了GENITOR算法.训练实例表明,GA不仅能代替BP算法,而且能完成神经元激发函数不可微的多层神经网络的训练.
引用
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共 2 条
[1]
基因遗传算法的原理及在机械工程中的应用
师汉民
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机构:
华中理工大学
师汉民
陈吉红
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机构:
华中理工大学
陈吉红
[J].
中国机械工程,
1992,
(03)
: 21
-
24
[2]
Genitor Ⅱ:a distributed genetic algorithm.J.Expt.Theor .2 Darrel Whitley,Timothy Starkweather. Artif.Intell . 1990
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共 2 条
[1]
基因遗传算法的原理及在机械工程中的应用
师汉民
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1992,
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