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基于遗传算法的神经网络分类器

Neural Network Classmer Based on Genetic Algorithm

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【作者】 梁化楼戴贵亮

【Author】 Liang Hualou;Dai Guiliang(Institute of High Energy Physics,Academia Sinica,Beijing,100039)

【机构】 中国科学院高能物理研究所计算中心

【摘要】 本文基于遗传算法和级联相关算法的组合,提出了遗传辅助级联相关学习算法。该算法能够根据问题的需要自动设计网络结构,同时能有效地消除竞争协议问题。实验结果表明,与级联相关算法相比,它具有结构紧凑,泛化能力好等优点。

【Abstract】 Based on genetic technique and cascade correlation algorithm,a new constructive algorithm for connectionistlearning,genetic aided cascade correlation algorithm,is proposed It can automatically grow the architecture ofne ural network to give a suitable n etwork size for a spoc ific problem and is free of the competing conventionsproblem. Experimental results show that the network obtained with our technique is of small size and has ex-cellent performance compared with the normal cascade correlation learning algorithm.(

【基金】 国家自然科学基金
  • 【文献出处】 核电子学与探测技术 ,NUCLEAR ELECTRONICS & DETECTION TECHNOLOGY , 编辑部邮箱 ,1996年03期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】1
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