基于协同进化遗传算法的SOFM神经网络及其应用

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	作者：姚卫粉 ; 许峰 关键词：SOFM神经网络 ; 遗传算法 ; 协同进化 ; 矿井突水 中文刊名：RJDK 英文刊名：Software Guide 机构：安徽理工大学理学院; 出版日期：2014-12-17 08:28 出版单位：软件导刊 年：2014 期：v.13;No.146 基金：安徽省教育厅自然科学基金项目(2013kb236) 语种：中文; 页：RJDK201412023 页数：4 CN：12 ISSN：42-1671/TP 分类号：63-66

摘要

针对遗传算法优化SOFM神经网络的不足,提出利用合作型协同进化遗传算法实现SOFM神经网络优化的方法。其基本思想是:针对SOFM神经网络中存在的"死神经元"现象,在SOFM神经网络中引入全局搜索能力很强的合作型协同进化遗传算法,这样既解决了分类结果对样本输入顺序的过分依赖,又实现了SOFM神经网络在竞争过程中的全局最优性。将新算法用于矿井突水水源判定问题,结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,且可在很大程度上避免"死神经元"现象。
        

引文

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