进化学习规则：神经网络中的智能适应策略

本文主要探讨了神经网络学习规则的进化，以及智能信息处理技术在进化计算中的应用。在传统的神经网络训练中，学习规则通常是预设的，例如BP网络使用的是广义δ规则，但这可能并不完全适合所有情况。文章提出了一种通过遗传算法来设计学习规则的方法，这种方法允许规则根据问题和环境需求自我调整，以实现更高效的学习。 首先，进化学习规则的过程分为几个步骤：随机生成多个不同的学习规则个体，每个个体代表一个特定的规则；构建包含随机设定或预设网络结构的训练集，对每个规则进行训练并评估其适应性；基于适应度进行选择，较差的规则被淘汰，好的规则被保留；进行遗传操作，如交叉和变异，以产生新的学习规则个体；这个过程会不断迭代，直到达到预定目标。 在进化学习过程中，学习参数的进化是一个关键部分。有两种方法：一种是将学习参数和网络结构一起编码，共同进化；另一种是在网络结构确定的情况下，单独优化参数。例如，BP网络中的学习率参数（lrate）可以通过这种方式调整，以影响网络训练的效率。 进化学习规则的对象不仅是连接权和网络结构，而是更侧重于规则本身的进化，以适应动态环境。编码学习规则成为挑战，通常假设规则对所有连接都一致，即权值变化遵循统一的规则。举例来说，权值的变化会依赖于输入和输出节点的激活值，这体现了规则的自适应性。 此外，该文还提到了智能信息处理技术的系统介绍，包括模糊集合、模糊逻辑、模糊信息处理、神经网络信息处理、进化计算方法、混沌和分形信息处理等，这些都是智能信息处理技术的重要组成部分。书中内容丰富，理论与实践相结合，旨在帮助读者理解和应用这一领域的高新技术。 《智能信息处理技术》这本书由王耀南主编，涵盖了智能信息处理的理论基础和技术应用，适合自动化、计算机应用、人工智能等相关专业的研究生和本科生学习，也可供工程技术人员和科研人员参考。通过阅读这本书，读者能够深入理解智能信息处理的核心概念，以及如何将其应用于实际问题解决中。