混合递阶遗传算法的自适应小波神经网络优化设计

被引：1

作者：

刘杰 ^{[1
]}

端木京顺 ^{[2
]}

甘旭升 ^{[2
]}

王青 ^{[2
]}

机构：

[1] 西京学院

[2] 西安空军工程大学工程学院

来源：

火力与指挥控制 | 2008年 / 33卷 / 11期

关键词：

适应度函数; 学习率; 递阶遗传算法; 小波神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在研究自适应小波神经网络学习算法的基础上,提出了一种混合递阶遗传算法,与标准遗传算法相比,该算法不仅可以同时确定网络参数(连接权、尺度参数和平移参数),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。仿真结果表明,该算法可以准确地搜索到自适应小波网络的网络参数和最优结构,并能大幅度提高学习效率,是切实可行的。

引用

页码：29 / 32+35 +35

页数：5

共 6 条

[1] 基于递阶遗传算法模糊加权神经网络的模糊规则自动获取 [J].

曹云峰 ;

王耀才 ;

王军威 .

计算机应用, 2006, (02) :445-447

[2] BP小波神经网络快速学习算法研究 [J].

李金屏 ;

王风涛 ;

杨波 .

系统工程与电子技术, 2001, (08) :72-75

[3]

遗传算法原理及应用[M]. 国防工业出版社 , 周明, 1999

[4]

小波分析算法与应用[M]. 西安交通大学出版社 , 程正兴[著], 1998

[5]

神经网络的应用与实现[M]. 西安电子科技大学出版社 , 焦李成编著, 1993

[6]

The compression of IR spectra by using wavelet neural network[J] . Wei Liu,Jinping Li,Jianhui Xiong,Zhongxiao Pan,Maosen Zhang.Chinese Science Bulletin . 1997 (10)

← 1 →