遗传算法与级联相关结合的神经网络分类器

"基于遗传算法的神经网络分类器梁化.pdf" 本文介绍了一种结合遗传算法和级联相关算法的新型神经网络分类器优化方法，称为遗传辅助级联相关学习算法。该算法针对神经网络设计和训练过程中的关键问题，如网络结构的选择和竞争协议问题，提供了有效的解决方案。 遗传算法（GA）是一种受到生物进化理论启发的全局搜索方法，适用于神经网络的参数优化。然而，GA在实际应用中存在两个主要问题：一是它只能近似找到参数的最佳组合，而不是精确确定；二是权重编码串（染色体）与神经网络结构之间的映射问题，导致大规模网络的排列组合数量增加，影响收敛速度。 遗传辅助级联相关学习算法通过结合GA的全局搜索能力和级联相关算法的局部学习特性，解决了这些问题。级联相关算法是一种逐层生长的网络学习策略，能够根据数据自动构建网络结构，而遗传算法则帮助优化这些结构和参数。这种结合使得算法能够在自动设计网络结构的同时，避免或减少竞争协议问题的影响。 算法的主要步骤包括： 1. 编码：使用二进制编码表示神经网络的参数，形成染色体。 2. 生成初始群体：创建一组随机生成的染色体，代表不同的网络结构和参数组合。 3. 适应度函数：评估每个个体（网络结构）的性能，通常通过分类或回归任务的准确性来衡量。 4. 选择：根据适应度函数的结果，选择优秀的个体进行下一代繁殖。 5. 配对和交叉：选择的个体进行交叉操作，生成新的染色体。 6. 突变：对新生成的染色体进行随机变异，保持种群多样性。 7. 迭代：重复上述步骤，直到达到预设的停止条件（如达到一定的迭代次数或满足性能标准）。 实验结果表明，遗传辅助级联相关学习算法相比传统的级联相关算法，具有更紧凑的网络结构和更好的泛化能力。这使得该算法在处理复杂分类问题时更为高效，并且适用于大规模数据集和高维度特征空间。 总结来说，这项工作为神经网络分类器的设计提供了一个创新的优化框架，通过遗传算法和级联相关算法的融合，不仅能够自动设计适应问题的网络结构，还能够有效解决权重编码的映射问题，提高算法的收敛速度和分类性能。这种方法对于神经网络在高能物理和其他领域的应用具有重要的实践价值。