文献类型：期刊文献

中文题名：FNN与混合遗传算法在智能优化的策略比较

英文题名：Strategy Comparison of FNN and Hybrid Genetic Algorithms in Intelligence Optimization

作者：崔明义[1]

第一作者：崔明义

机构：[1]河南财经学院计算机科学系

第一机构：河南财经政法大学计算机与信息工程学院

年份：2005

卷号：41

期号：17

起止页码：62-64

中文期刊名：计算机工程与应用

外文期刊名：Computer Engineering and Applications

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2004】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：河南省自然科学基金项目(编号:0411013800;0411014500)

语种：中文

中文关键词：FNN;混合遗传算法;智能优化;实现策略

外文关键词：FNN,hybrid genetic algorithms,intelligence optimization,realization strategy

摘要：FNN是一种重要的神经网络结构,混合遗传算法是一种正在兴起的启发式随机搜索技术,两者在智能优化中得到了广泛的应用。两者的优化机理不同,方法不同,各有千秋。论文从提高两者的优化性能出发,研究其智能优化的实现策略,并对两者进行了比较,得出了有意义的结论。
FNN is an important neural network structure.Hybrid genetic algorithms is a heuristic random search technology springing up.Both are used widely in intelligence optimization.Both have different optimization mechanisms and methods.Each has his strong point.This paper is about performance and realization strategy of them in intelligence optimization.A comparison is made between both in it.Significant conclusions are drawn in it.