GA-GRNN因素分析法：遗传算法与神经网络的融合应用

本文主要探讨的是"基于遗传算法和神经网络的因素分析"这一创新性的研究方法，发表于2001年的吉林工业大学自然科学学报。该研究由董立岩、李永丽、时景荣和姚建辉共同完成，针对多参数数据分析和处理中的问题，提出了结合遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和通用回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）的GA-GRNN因素分析法。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索技术，通过逐步改进解的特性，寻找全局最优解。在这个方法中，作者利用遗传算法来评估各因素组合方案的重要性，这些方案在算法的作用下进行进化，从而确定因素的相对权重。这种方法旨在克服传统正交试验法在构造复杂正交表时的困难，特别是在参数众多的情况下，GA-GRNN能够有效地处理这种复杂性。 通用回归神经网络（GRNN）则是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于非线性映射和函数逼近。其特点是隐层中的径向基函数中心和输出层的权重无需经过复杂的训练过程，而是直接由训练样本决定。这种特性使得GRNN在网络设计中具有更高的效率，只需调整一个关键参数就能实现较好的预测性能。 文章从理论层面深入解析了GA-GRNN方法的原理，包括如何利用遗传算法的迭代优化机制来评估因素的影响力，并结合GRNN的结构优势，展示了这种方法在实际因素分析中的可行性和优越性。实验部分展示了该方法在处理大量参数数据时的实际效果，证明了它在减少无关参数、提高分析效率和准确度方面的有效性。 这篇论文不仅介绍了GA-GRNN因素分析法的具体实现，还探讨了其在工程技术和数据分析领域的应用潜力，为多参数问题的解决提供了一个新颖且有效的工具。通过将遗传算法的全局搜索能力和神经网络的非线性拟合功能相结合，该方法在提高数据分析效率和准确性方面展现出强大的竞争力。