利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构

神经网络结构 遗传模拟退火算法

利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构
常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性遭到影响。
引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。
仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
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退火算法优化神经网络结构-cite-

评论信息

fangyangde4:

可以借鉴一下，谢谢分享。。2015-04-20
yijiangnan316:

可以借鉴一下，谢谢分享。。。2014-05-08
yingming1101:

只是介绍了大致的方法，有源程序就好了。2012-07-02

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