江汉大学学报（自然科学版）
江漢大學學報（自然科學版）
강한대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGHAN UNIVERSITY（NATURAL SCIENCES）
2005年
3期
18-21
,共4页
演化算法%遗传规划%人工神经网络%结构变异%最优解
縯化算法%遺傳規劃%人工神經網絡%結構變異%最優解
연화산법%유전규화%인공신경망락%결구변이%최우해
演化算法的应用使神经网络的训练有了一个崭新的面貌,目标函数既不要求连续,也不要求可微,仅要求该问题可计算,而且它的搜索始终遍及整个解空间,因此容易得到全局最优解.应用这一思想,本文提出了一种新的演化神经网络算法-EPANN,并通过算法实例说明EPANN是可行的.
縯化算法的應用使神經網絡的訓練有瞭一箇嶄新的麵貌,目標函數既不要求連續,也不要求可微,僅要求該問題可計算,而且它的搜索始終遍及整箇解空間,因此容易得到全跼最優解.應用這一思想,本文提齣瞭一種新的縯化神經網絡算法-EPANN,併通過算法實例說明EPANN是可行的.
연화산법적응용사신경망락적훈련유료일개참신적면모,목표함수기불요구련속,야불요구가미,부요구해문제가계산,이차타적수색시종편급정개해공간,인차용역득도전국최우해.응용저일사상,본문제출료일충신적연화신경망락산법-EPANN,병통과산법실례설명EPANN시가행적.
