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基于物种进化遗传算法的多层感知神经网络结构设计方法
李智勇 童调生 蒋良
(湖南大学电气’，信息T=程学院K=沙4I0082)
摘薹 针对神经网络结构设计的问题厦一般结构学习方法的不足，本文提出了基于物种进化遗传算法的ML即N
结构进化设计方法．谊方法融合了遗传算法与神经网络，具有训练速度快，适应性强的特点．仿真鲒果与实际应
用表明谊方法是有效的．
关键词 札PNN．结构学习．物种进化，遗传算法
1引言 络融合的思想并提出了一种采Hj实数编码方式面向
人J：神经网络(ANN)既是1E线性动力学系统，神经网络权值学习的遗传算法。
艾是臼适戍自组织系统．可以用来描述认知、决策 本文先分析了MLPNN逼近问题的儿个概念与特
及控制的智能行”…。多层感知器模型的人【：神经网 性，基丁物种进化遗传算法，提山了一种遗传神经
络(MLPNN)是一种被广泛应用和研究的网络模掣．网络结构进化设计方法，仿真与实际麻Hj袭明，此
利喇它能够建立起1F常复杂的非线性映射模型。 方法是一种有效的遗传神经网络结构学习方法。
Kosmogorov
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