The analysis of the local search efficiency of genetic neural networks and the improvement of algorithm

机译：遗传神经网络局部搜索效率分析及算法改进

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Several concepts, such as "locus fitness" and "locus influencing factors", and a coding norm of "maximizing the locus influencing factors" are proposed, based on which the local search efficiency of genetic neural networks is analyzed. To counter the problem that "locus influencing factors" are too small, we modify the algorithm by rising the probabilities of mutation and crossover to improve the optimum seeking performance.

机译：提出了“基因座适应度”和“基因座影响因子”等概念，以及“最大化基因座影响因子”的编码规范，在此基础上分析了遗传神经网络的局部搜索效率。为了解决“基因座影响因子”太小的问题，我们通过增加变异和交叉的概率来改进算法，以提高最佳搜索性能。

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来源
《Intelligent Control and Automation, 2002. Proceedings of the 4th World Congress on》|2002年|p.1789-1793|共5页
会议地点
作者
Shaochun Wen; Fei Luo; Hongqiang Mo; Ting Lu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
genetic algorithms; search problems; neural nets; local search efficiency; genetic neural networks; locus fitness; locus influencing factors; probability; genetic algorithm; mutation; crossover; optimum seeking performance;

机译：遗传算法;搜索问题;神经网络本地搜索效率;遗传神经网络;轨迹适应性场所影响因素;可能性;遗传算法突变;交叉;最佳搜寻性能;

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