遗传算法的改进及其在人工神经网络中的应用研究

• 作 者: 俞震 徐立新 葛伟亮
• 机 构: 北京理工大学自动控制系
• 出 处: 1999年中国智能自动化学术会议
• 发表日期: 1999年期
• 关键词: 遗传算法 人工神经网络 人工神经元 辅助设计 最佳参数 组织能力 应用范围 收敛速度 函数逼近 自适应 强收敛 组合 位置 实验 技术 基础 程度

该文研究利用遗传（Ｇｅｎｅｔｉｃ）技术辅助设计人工神经元网络（ＡＮＮ）的问题。在现有遗传算法的基础上，提出了一种新的具有自适应、自组织能力的遗传算法，提高了原算法的收敛速度，一定程度上避免了算法早敛，并将其应用于辅助设计人工神经元网络，实现函数逼近。实验结果表明，该算法能增强收敛强度，精确最佳参数的组合位置并防止早敛，扩大了遗传算法的应用范围。