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基于改进遗传算法进化神经网络.pdf
( ) —
Journai of Southeast University Engiish Edition Dec . 2002 Voi . 18 No .4 ISSN 1003 7985
Evolving Neural Networks Using an lmproved Genetic Algorithm !
,
Wen Xiuian1 2 !! Song Aiguo1 Duan Jianghai1 Wang Yiging1
1
( , , , )
Department of Instrument Science and Technoiogy Southeast University Nanjing 210096 China
2
( , , , )
Mechanicai Engineering Coiiege Inner Mongoiia Poiytechnic University Huhot 010062 China
Abstract: ( )
A novei reai-coded improved genetic aigorithm GA of training feed-forward neurai network is proposed to
reaiize noniinear system forecast . The improved GA empioys a generation-aiternation modei based the minimai generation
gap ( ) ( ) ,
MGP and biend crossover operators BLX-! . Compared with traditionai GA impiemented in binary number the
, ’
processing time of the improved GA is faster because coding and decoding are unnecessary . In addition it needn t set
parameters such as the probabiiity vaiue of crossover and mutation by experiences . Therefore,
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