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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高計算能力、泛化能力和非線性映射等特點，被成功應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，但缺乏用于確定其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、激活函數(shù)和訓(xùn)練方法的規(guī)則。該文提出利用遺傳算法優(yōu)化前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)和訓(xùn)練方法等編碼作為個體，發(fā)現(xiàn)最優(yōu)或次優(yōu)解，針對特定問題設(shè)計較理想的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。介紹遺傳算法的具體步驟，對非線性函數(shù)逼近進(jìn)行實驗，結(jié)果表明優(yōu)化后前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)于由經(jīng)驗確定的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，驗證了本文方法的有效性。
關(guān)鍵詞：遺傳算法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；函數(shù)逼近
關(guān)鍵詞：遺傳算法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；函數(shù)逼近
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