神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是仿效生物處理模式以獲得智能信息處理功能的理論，它主要著眼于腦的微觀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)大量神經(jīng)元的復(fù)雜連接采用由底向上的方法，通過(guò)自組織、自學(xué)習(xí)和非線性動(dòng)力學(xué)所形成的并行分布方式來(lái)處理難以語(yǔ)言化的模式信息。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法存在容易陷入局部極小值和全局搜索能力弱等缺點(diǎn)，而遺傳算法不要求目標(biāo)函數(shù)具有連續(xù)性，具有較好的全局搜索能力，容易得到全局理想解或性能很好的次理想解，因而將遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中必能達(dá)到取長(zhǎng)補(bǔ)短的作用。

采用遺傳算法來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自進(jìn)化、自適應(yīng)能力。主要體現(xiàn)在以下3 個(gè)方面：
一 在給定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下，遺傳算法可以用來(lái)設(shè)定網(wǎng)絡(luò)連接的權(quán)值，并切遺傳算法可以用來(lái)設(shè)定學(xué)習(xí)速率。
二 利用遺傳算法來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含確定隱節(jié)點(diǎn)數(shù)和節(jié)點(diǎn)之間如何連接。
三 利用遺傳算法來(lái)進(jìn)化學(xué)習(xí)規(guī)則
本論文就是利用上節(jié)介紹的改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。http://m.zhdtlyjq.com