一种基于进化算法的自适应学神经网络实现方法

摘要

本发明属于神经网络计算技术领域，为一种基于进化算法的自适应学神经网络实现方法，以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值，本发明通过对神经网络实现的电路进行二进制编码，将编码所得到的结果作为一个个体的染色体，各个染色体构成生物体的原始种群，即最初父代，本发明突破以往只是利用进化算法对神经网络权值进行寻优的情形，实现利用进化算法对神经网络组织形式、网络间的连接权值和网络计算方法等方式同时进行寻优，增强网络自由度，扩大寻优范围；初始得到一个较为简单的网络，在后天学中，通过算法加大网络的复杂度。

主权项

一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，其特征在于：以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值。