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题名基于PPGA-MBP的神经网络优化及其应用
被引量：5
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作者
赵淑海
邱洪泽
马自谦
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机构
济南大学管理学院
山东大学计算机学院
群硕软件开发(上海)有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第13期73-76,共4页
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基金
济南大学科技基金资助项目(编号:Y0425)
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文摘
多物种并行进化遗传算法应用于神经网络拓扑结构的设计,开辟了新的研究领域,论文提出伪并行(PPGA-MBP)混合遗传算法,结合改进的BP算法优化多层前馈神经网络的拓扑结构。算法采用实数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题,并设计基于层次的杂交算子允许结构相异的个体杂交重组成新的个体,适应度函数更是综合考虑了均方误差、网络结构复杂度和网络的泛化能力等因素。实验证明取得了明显的优化效果,提高了神经网络的自适应能力和泛化能力,具有全局快速收敛的性能。论文还运用该算法建立了工业增产值经济预测网络模型,将网络预测值和多项式拟合值进行了对比分析。
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关键词
神经网络
伪并行遗传算法
遗传算法
经济预测
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Keywords
neural network,pseudo-parallelism genetic algorithm,genetic algorithm,economic forecast
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于伪并行混合遗传算法的神经网络优化
被引量：4
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作者
赵淑海
邱洪泽
马自谦
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机构
山东大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第13期2345-2347,2380,共4页
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基金
济南大学科技基金项目(Y0425)
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文摘
在分析并行多物种遗传算法应用于神经网络拓扑结构的设计和学习之后,提出一种伪并行遗传(PPGA-MBP)混合算法,结合改进的BP算法对多层前馈神经网络的拓扑结构进行优化。算法编码采用基于实数的层次混合方式,允许两个不同结构的网络个体交叉生成有效子个体。利用该算法对N-Parity问题进行了实验仿真,并对算法中评价函数各部分系数和种群规模对算法的影响进行了分析。实验证明取得了明显的优化效果,提高了神经网络的自适应能力和泛化能力,具有全局快速收敛的性能。
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关键词
遗传算法
伪并行遗传算法
神经网络
结构优化
遗传优化
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Keywords
genetic algorithm
pseudo-parallelism genetic algorithm
neural network
topologies optimization
genetic optimization
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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