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三层前向人工神经网络全局最优逼近
被引量:
9
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作者
王建群
卢志华
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2003年第7期1-8,共8页
提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,提出的算法能充分利用目标函数值的信息、优化搜索过程具有较强的方向性和目标性 ,收敛速度较快 ,且是全局优化算法 ;将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近 ,...
提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,提出的算法能充分利用目标函数值的信息、优化搜索过程具有较强的方向性和目标性 ,收敛速度较快 ,且是全局优化算法 ;将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近 ,提出了三层前向人工神经网络全局最优逼近算法 ;将三层前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于实例 ,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性 .
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关键词
三层
前
向
人工神经网络
全局最优逼近
群体复合形进化算法
非线性规划
优化效率
应用
原文传递
题名
三层前向人工神经网络全局最优逼近
被引量:
9
1
作者
王建群
卢志华
机构
河海大学水资源环境学院
出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2003年第7期1-8,共8页
文摘
提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,提出的算法能充分利用目标函数值的信息、优化搜索过程具有较强的方向性和目标性 ,收敛速度较快 ,且是全局优化算法 ;将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近 ,提出了三层前向人工神经网络全局最优逼近算法 ;将三层前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于实例 ,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性 .
关键词
三层
前
向
人工神经网络
全局最优逼近
群体复合形进化算法
非线性规划
优化效率
应用
Keywords
feed forward artificial neural network
global optimization method
evolution algorithm
complexes algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O221.2 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
三层前向人工神经网络全局最优逼近
王建群
卢志华
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2003
9
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已选择
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