進化算法,遺傳算法

一種基于相關性分析的神經網絡自組織遺傳進化算法

Submitted by neurta on Mon, 02/10/2020 - 10:49
一種基于相關性分析的神經網絡自組織遺傳進化算法,構建初始神經網絡,初始神經網絡只包含輸入層和輸出層;采用BP算法訓練網絡,并記錄訓練日志數據;獲取鏈接相關性,優化神經網絡;復雜化神經網絡;融合遺傳進化算法迭代神經網絡,輸出最優神經網絡模型。發明輸出最優模型的迭代次數由于NEAT輸出最優模型的迭代次數,輸出最優的神經網絡模型之前所進行的bp調節次數少于普通的bp神經網絡所需要的調節次數,通過使用不同數據集進行相關實驗對算法性能(準確率)進行驗證,結果表明在分類問題發明的表現相當優秀。
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