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复杂系统的遗传-神经网络建模新方法
给出了多变量复杂系统的遗传 神经网络建模问题的学习训练法.该方法利用竞争学习对输入空间进行聚类,并对初步网络权值利用遗传算法进行修剪,从而优化网络拓扑结构.然后对优化网络进行训练学习,得到最终模型.最后以文献资料的例证为例,应用该神经网络估算模型进行验证.结果表明,该模型估算准确,由于考虑了变量的最优选择,因此非常适应于工程类复杂系统的动态管理.
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天津理工学院学报
2004年01期
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