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基于遗传程序设计优化神经网络激励函数问题研究  
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【英文篇名】 ON NEURAL NETWORK'S ACTIVATION FUNCTION OPTIMIZED BY GENETIC PROGRAMMING
【下载频次】 ★★★
【作者】 蒋勇; 李淼;
【英文作者】 Jiang Yong1; 2 Li Miao21(Institute of Intelligent Machines; Chinese Academy of Science; Heifei 230031; Anhui; China) 2(School of Information Science and Technology; University of Science and Technology of China; Heifei 230027; Auhui; China);
【作者单位】 中国科学院合肥智能机械研究所; 中国科学技术大学信息科学技术学院;
【文献出处】 计算机应用与软件 , Computer Applications and Software, 编辑部邮箱 2008年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 遗传程序设计; 神经网络; 激励函数; 学习规则;
【英文关键词】 Genetic programming Neural network Activation function Learning rule;
【摘要】 近年来数据建模问题在数据挖掘、预测等领域得到广泛应用;神经网络由于其固有的许多优点,已成为解决很多问题的得力工具,对更深入探索非线性等现象起到了重大作用。如何根据问题建立一个好的神经网络是摆在我们面前最棘手的问题。利用遗传程序设计对神经网络激励函数进行优化,实验验证,通过此方法能更快学习到更适合问题解的神经网络。
【英文摘要】 In recent years,data modelling is widely applied in areas of data mining and forecasting process,etc.Neural network becomes an important tool in solving many problems due to its inherent good particularities and plays a significant role in further exploring the phenomenon such as nonlinear, etc.How to construct an excellent artificial neural network based on actual problems is a knotty problem for us.In the paper,Genetic Programming is used to optimize the activation function of neural network.In this way a...
【基金】 国家“863”计划资助项目(2003AA118040)
【更新日期】 2008-09-08
【分类号】 TP183
【正文快照】 0引言作为近几年发展起来的一种自动编程技术——遗传程序设计,它是在遗传算法的基础上加以改进而得到的一种新的并行算法,遗传程序设计的思想最早由Stanford大学的J.R.Koza在九十年代初提出,遗传程序设计是从遗传算法演化而来,传统的遗传算法是根据自然界的生物进化、优化劣汰

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