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基于思维进化算法的人工神经网络结构优化
引用本文:何小娟,曾建潮,徐玉斌.基于思维进化算法的人工神经网络结构优化[J].太原科技大学学报,2004,25(2):153-157.
作者姓名:何小娟  曾建潮  徐玉斌
作者单位:太原重型机械学院系统仿真与计算机应用研究所,太原,030024
基金项目:国家自然科学基金项目(资助号:60174002),山西省青年科学基金项目(资助号:20031031)。
摘    要:针对神经网络结构难以优化的问题,本文采用思维进化计算(MEC)算法和BP算法相结合的方法来动态优化神经网络结构。随机产生网络结构,对每一结构,利用BP算法评价神经网络结构优劣,找到局部最优结构,再通过MEC算法中的趋同、异化操作,找出全局最优结构。仿真结果说明了算法的有效性。

关 键 词:结构优化  MEC  趋同  异化  神经网络
文章编号:1000-159X(2004)02-0153-05
修稿时间:2003年12月20

Optimization of the Artificial Neural Network Architecture Based on Mind Evolutionary Computation Algorithm
HE Xiao-juan,ZENG Jian-chao,XU Yu-bin.Optimization of the Artificial Neural Network Architecture Based on Mind Evolutionary Computation Algorithm[J].Journal of Taiyuan University of Science and Technology,2004,25(2):153-157.
Authors:HE Xiao-juan  ZENG Jian-chao  XU Yu-bin
Abstract:It is us ually difficult to optimize the artificial neural network architecture. A method that combines MEC( Mind Evolutionary Computation) and BP algorithm is presented in this paper to dynamically optimize the neural networks. A network architecture population is generated stochastically at first. For each architecture, the BP algorithm is used to evaluate its performance , by which a local optimum is found. Then, through the similartaxis and dissimilation operators of the Mind Evolution Computation method, the global optimum is acquired. The results of experiments show that this method is efficient.
Keywords:architecture optimization  MEC  similartaxis  dissimilation  neural network
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