基于遗传算法的模糊Hamming网络参数优化
| 责任者 : | 田志友；吴瑞明；王浣尘 |
| 责任者单位 : | 上海交通大学管理学院 |
| 日 期 : | 2004-04-01 |
| 摘 要 : | 根据遗传算法的演化原理，提出了一种新的度量模糊Hamming网络参数性能优劣的适应度函数，在此基础上，将遗传算法作为模糊Hamming网络的训练算法，进行网络参数寻优，并采用UCI 机器学习数据库中不同的数据集进行对比测试。试验结果表明：将遗传算法与模糊Hamming网络相结合，可以快速求得最优网络参数组合，避免原有参数调整时的盲目性和随机性，训练后的网络具有分类迅速、准确、稳定的特点。 |
| 关键词 : | 神经网络；模糊Hamming网络；遗传算法；参数优化 |