Abstract-This paper presenterar inställning av strukturen och parametrarna i ett neuralt nätverk med hjälp av en förbättrad genetisk algoritm (GA). Det kommer också att visas att en förbättrad god redovisningssed fungerar bättre än en god redovisningssed baserad på vissa referenstestfunktioner. Ett neuralt nätverk med växlar som introduceras till dess länkar föreslås. Genom att göra detta, kan det föreslagna neurala nätverket lära sig både input-output relationer i en applikation och nätverksstrukturen med hjälp av den förbättrade GA. Antalet dolda noder väljs manuellt genom att öka det från ett litet antal tills lärande prestanda i form av fitness värde är tillräckligt bra. Applikationsexempel på solfläcksprognoser och associativt minne ges för att visa fördelarna med den förbättrade GA och det föreslagna neurala nätverket. Index Terms-Genetisk algoritm (GA), neurala nätverk, parameterinlärning, strukturinlärning.
Leung m.fl. REF utvecklade en förbättrad genetisk algoritm, som har förmågan att justera strukturen och parametrarna i neurala nätverk.
Tuning of the structure and parameters of a neural network using an improved genetic algorithm
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}