一种改进的仿生算法研究与分析

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1、一种改进的仿生算法研究与分析:本文对仿生算法中的神经网络和遗传算法进行Y分析和总结，针对神经网络方法训练速度慢，识别效率低，以及遗传算法选优时的过早收敛的问题，结合神经网络方法和遗传算法各自的特性，提出了相应的改进算法。在不破坏单个神经元的输入权值的基础上，采用数据预处理的方法来减少输入层的个数，从而提高进化学习的能力。版权和著作权归原作者所存，如存不愿意被转载的情况，己关键词：仿屮算法；神经网络；遗传算法分类号：TP183Adoi:10.3969/j.issn.1003-6970.2011.03.017AnImprovedAlgorithmofBionicResearcha

2、ndAnalysisYueTong-sen,WangDa-hai(XinXiangVocationalandTechnicalCollage,Xinxiang453000,Henan,China)[Abstract]Inthispaperthebionicalgorithmofneuralnetworkandgeneticalgorithmwereanalyzedandsummarized,aimedatslowspeedofneuralnetworktraining,recognitionefficiencylow,andgeneticalgorithmtheoptimum

3、choiceprematureconvergenceproblem,combinedwithneuralnetworkmethodandgeneticalgorithmsoftheirrespectivecharacteristics,putsforwardtheimprovedalgorithm.Withoutthedestructionofsingleneuronsbasedoninputweights,adoptdatapretreatmentmethodstoreducethenumberofinputlayers,soastoimprovetheabilityofe

4、volutionarylearning.[Keywords]Bionicalgorithm;Neuralnetwork:Geneticalgorithm0引言人工神经网络［1］和遗传算法［2］是仿生算法［3］的典型方法，它们的优化问题一直是众多研究者所倍为关注的研究热点之一。在人工神经网络和遗传算法结构的研究中发现，人工神经网络具右很好的模式分类的特性，遗传算法有很好的动态变更权值的特性，基于此，本文提出了一种改进的基于人工神经网络和遗传算法的算法。本章的改进算法，就是对人工神经网络和遗传算法进行了变换，增强了对输入权值的变化速度，并提出用减少输入层个数的方法是加快神经网络学

5、习的存效方法，取得了良好的实验效果。1神经网络和遗传算法的特究点1.1神经网络和遗传算法的不同点1.神经网络是多层感知机，而遗传算法是单层感知机。神经网络是巾输入层，隐含层和输出层够成，但遗传算法的基因组是一个数组，不管基因的长度有多长，其结构仍然是一个单层感知机。1.神经网络的隐含神经元个数是不确定的，而输出层和输入层的个数是可以确定的。我们希望输入层的个数用新的方法得到降低，这样神经网络的训练速度就可以提高。同时对于隐含层的层数，一般情况设为1。每层的神经元个数也并不是越多越好，是要根据问题的情况而变动的。但神经网络的隐含层是不确定的，而且隐含层的个数也是不确定的。对于遗

6、传算法，它的二进制的长度是可以确定的，但是交叉和变异的比例是变动的。对于单点交义比例，我们可以设定为黄金分割点。虽然设定为黄金分割点作为单点交叉比例没有用数学方法严格的证明，但是，大量的实验表明，选择黄金分割点往往可以得到较好的结果。对于变异比例，没有交好的方法确定，只能设计交互式的实验来调试决定。2.权值的更新方式不一样。神经网络的权值的更新方式是时时的，而遗传算法权值的更新方式是批量的。3.两者应用的范围不一样。神经网络主要应用于模式匹配，错误诊断，监视病人的状态，特征提取，数据过滤。而遗传算法主要应用在计算机辅助设计，日程安排，经济学的投资研究等。1.2神经网络和遗传算

7、法的相同点(1)有教师的学习。神经网络的输出是有目标的，当然是确定的。同时对于遗传算法的目标也是确定的。所以两者都是有目标的，也就是有教师的学习。(1)随机近似优化过程。神经网络中，如果把网络的权值初始化为接近于0的值，那么在早期的梯度下降步骤中，网络将表现为一个非常平滑的函数，近似为输入的线性函数，这是因为sigmoid函数本身在权值靠近0时接近线性。同样，遗传算法的初始个体都是随机产生的，它的交叉和变异都是一个不断近似的过程。(2)并行化。神经网络的每个神经元是独立的，如果把每个神经元分配一个处理器