两级进化策略优化BP神经网络结构与权值

"基于两级进化的BP网络自动生成技术 (2005年)，作者通过提出两级进化的方法，优化了神经网络的结构和权值。在算子设计中引入了反向变异算子，以提高算法的性能。研究指出，这种算法在仿真实验中达到了预期效果，对于解决神经网络结构选择的难题有积极意义。" 本文主要探讨了一种基于两级进化的BP神经网络自动生成技术，旨在解决传统神经网络结构优化的问题。作者周世官在导师李钟侠的指导下，针对遗传算法（GA）与人工神经网络（ANN）的结合进行了深入研究。他们提出的两级进化方法将网络结构优化和权值优化分开处理，以克服结构选择和确定的困难。 在第一级进化中，算法专注于优化神经网络的结构，包括神经元的数量和连接方式。由于选择合适的网络结构是一个复杂的问题，可能导致学习能力下降或泛化能力减弱，因此这一级别的优化至关重要。而第二级进化则专注于网络中神经元之间的连接权重，采用BP算法进行训练，以确保网络能够有效学习和记忆模式。 为了改进传统的遗传算法，作者设计了一种新的变异算子——反向变异算子。这种算子在遗传操作中引入了不同于常规的变异方向，以增加搜索空间的探索效率，从而提高整体算法的性能和收敛性。 在实际应用中，遗传算法通常用于确定固定网络拓扑结构下的权值，或者直接优化网络结构后再进行BP训练。尽管前一种方法更为常见，但网络结构的选择往往依赖于经验和专家知识，而自动化的结构优化则更具挑战性。因此，两级进化的提出为神经网络结构优化提供了一个新的视角。 文章指出，尽管遗传算法和神经网络结合的研究已经引起广泛关注，但仍处于发展初期，需要在编码表示、遗传算子、种群控制等多个方面进一步完善。两级进化方法的提出，以及反向变异算子的创新设计，正是对这些挑战的回应，为神经网络结构优化领域提供了有价值的贡献。 该研究通过两级进化和反向变异算子，有效地优化了神经网络的结构和权重，提高了算法的效率和泛化能力。这种方法不仅对理论研究有所启发，也为实际应用提供了实用的技术手段。