利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构
常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
用户评论
要钱的大哥 2019-05-13 17:19:30
可以借鉴一下,谢谢分享。。
ttyyfq 2019-05-13 17:19:30
可以借鉴一下,谢谢分享。。。
ceci_feng 2019-05-13 17:19:30
只是介绍了大致的方法,有源程序就好了。