摘要
通过对标准遗传算法进行改进,给出了一种主从式遗传算法,该算法能够对多层前馈神经网络的拓扑结构进行有效优化,选择权重的初始化范围,隐含层的节点数以及输入层节点等,同时也解决了BP算法易于陷入局部极小的问题。
By improvement of conventional genetic algorithm, the master-slaver mode genetic algorithm is given, which is able not only to optimize the topology of multilayer feedforward neural network, select the initial weight range, the number of hidden units and the number of inputs, but also to overcome the fault of BP algorithm being trapped in local optimums.
出处
《航空制造技术》
北大核心
2004年第2期68-70,77,共4页
Aeronautical Manufacturing Technology
基金
国家自然科学基金(50275005)
关键词
神经网络
拓扑结构
主从式遗传算法
遗传算法
结构优化
Genetic algorithm Neural network Master-slaver mode genetic algorithm Topology selection
