遗传算法优化的前馈神经网络结构设计提升应用性能

"提高网络应用性能的网络结构设计 (2002年)，作者：曾鹏鑫，李钟侠，任金霞，发表于《南方冶金学院学报》第23卷第2期，主要讨论了如何利用遗传算法优化前馈多层神经网络（GMNN）的结构，以提升网络在模式识别、控制系统等领域的应用性能。" 在当前的信息技术领域，神经网络作为一种强大的工具，被广泛应用于各种复杂的任务中，如模式识别、控制、数据处理等。多层前馈神经网络因其强大的非线性映射能力而备受青睐。理论上，这些网络可以近似任何复杂的函数，但实际应用中，找到一个适合特定任务的“适当”网络结构并非易事。传统的试凑法往往耗时且效果不稳定。 针对这一挑战，作者提出了基于遗传算法的前馈多层神经网络结构自动设计方法（GMNN）。遗传算法借鉴生物进化中的自然选择和遗传机制，能全局搜索解决方案空间，找到接近最优的网络结构。然而，遗传算法的收敛速度较慢，容易陷入局部最优。为了解决这个问题，作者不仅考虑了网络的逼近精度，还引入了泛化能力和学习效率作为重要的性能指标。 泛化能力是指网络对未见过的数据的处理能力，它是衡量网络模型是否过度拟合的关键。学习效率则关注网络在有限时间内达到所需性能的能力。通过构建一个综合考虑这三个因素的评价函数，作者的算法可以在保证网络性能的同时，优化其训练速度。 在GMNN中，网络结构的变异是根据评价函数的结果进行的，这确保了结构优化的方向性和有效性。通过这种方式，网络结构可以根据应用需求动态调整，既保持了较高的学习精度，又提高了泛化能力和学习效率。 实验结果显示，GMNN方法在解决网络结构优化问题上表现出了良好的可行性和实用性。这种方法的优势在于其训练速度快和适应性强，对提升网络在实际应用中的性能有着显著的效果。 这篇论文为网络结构优化提供了一个新的视角，将遗传算法与神经网络结合，强化了网络在实际应用中的性能。这种优化方法对于进一步推动神经网络在各个领域的应用具有重要的理论和实践意义。