基于构造性设计和GA的ANN建模方法

摘要

强调了激活函数在ANN设计中的重要性,提出一种基于构造性设计及GA的网络结构及神经元激活函数类型自动优化的ANN模型(constructived and GA based activation function,简称为CGBAF),并给出其一般形式和算法.本模型用于多层前向神经网络时,其网络结构及激活函数类型可自动优化,进而可大大提高ANN的泛化能力.通过例子验证了本方法的有效性,并进行了分析.