作　　者： ; (段永刚）;

机构地区： 西南石油学院计算机科学学院

出　　处： 《西南石油学院学报》 1998年第1期97-98,共2页

摘　　要： 神经网络具有广泛的工程应用前景，但在实际应用中还存在一些困难，如何优化网络结构目前尚无理论指导，应用遗传算法与误差反向传播算法相结合的混合学习过程研究网络结构设计，实例表明通过遗传算法优化网络结构，能够有效地提高网络性能。 Artificial neural network (ANN) can be widely used in engimeering domain, but some difficulties are existed in practical application. So far there is no theory about how to optimize network stucture. In this paper a hybrid learning procedure that combines genetic algorithm (GA) and backpropagation errors algorithms is taken to research network structure designing. Applications show that optimizing the network structure by GA can improve efficiently the performance of ANN.

关 键 词： 人工智能 神经网络 结构设计 遗传算法

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]