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针对神经网络结构设计的问题与一般结构学习方法的不足,提出了多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结果表明该方法是有效的。
基于多物种进化遗传算法的神经网络进化设计方法
【摘 要】
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针对神经网络结构设计的问题与一般结构学习方法的不足,提出了多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2003年06期
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