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基于遗传算法的神经网络两阶段学习方案

外文标题	A Genetic-Algorithm-based Two-Stage Learning Scheme for Neural Networks
文献类型	期刊
作者	张栋[1];蔡开元[2]
机构	[1]北京航空航天大学自动化学院自动控制系,北京航空航天大学自动化学院自动控制系 北京100083,北京100083 [2]北京航空航天大学自动化学院自动控制系,北京航空航天大学自动化学院自动控制系 北京100083,北京100083 ↓
来源信息	年:2003卷:15期:8页码范围:1088-1090
期刊信息	系统仿真学报ISSN:1004-731X
关键词	神经网络;网络拓扑;遗传算法;LM算法
摘要	一种两阶段学习方案被提出用于神经网络的训练.在第一阶段,让实数编码的遗传算法来代替人解决神经网络结构的选择和初始参数的设定,称之为结构辨识阶段.在第二阶段,让传统的优化算法来解决参数的学习,称之为参数辨识阶段.在整个学习过程,神经网络的复杂度、逼近精度和泛化能力之间得到了满意综合.
收录情况	ISTICCSCD
所属部门	自动化科学与电气工程学院
链接地址	http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_xtfzxb200308009.aspx
DOI	10.3969/j.issn.1004-731X.2003.08.009
人气指数	1
浏览次数	1
基金	国家自然科学基金; 国家自然科学基金

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自动控制系蔡开元

dc:title:基于遗传算法的神经网络两阶段学习方案
dc:creator:张栋;蔡开元
dc:date: publishDate:2003-08-20
dc:type:期刊
dc:format: Media：系统仿真学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：系统仿真学报.2003,15(8),1088-1090.
dc:identifier:DOI：10.3969/j.issn.1004-731X.2003.08.009
dc: identifier:ISBN:1004-731X