53、基于动态结构的神经网络确定方法与新型权重免疫遗传算法

基于动态结构的神经网络确定方法与新型权重免疫遗传算法

1. 基于动态结构的神经网络确定方法

在处理神经网络相关问题时，有一种基于动态结构的神经网络确定方法十分有效。该方法包含以下主要步骤：
1. 初始种群生成 ：确定隐藏层神经元数量后，使用OGA/Q的种群初始化机制生成初始种群，每个个体是DSNN的一组参数。
2. 适应度评估 ：使用DSNN的误差计算公式计算当前种群的适应度值。
3. 种群进化 ：利用OGA/Q的选择、交叉和变异算子对当前种群进行进化。
4. 终止条件 ：满足以下任一条件算法终止：预设最大搜索次数耗尽；达到预设最小优化误差（当前最优解与已知最优解的误差小于预设最小优化误差）。
5. 调整条件 ：连续五次迭代生成的所有解都比试验开始时的全局最优解差时，调整种群。
6. 种群调整 ：满足调整条件时，逐渐增加DSNN隐藏层的神经元数量，调整后当前种群每个个体的维度相应增加。

以下是OGA/Q的参数设置表格：
| 参数 | 含义 | 设置 |
| — | — | — |
| Q1 | 量化级别数量 | (Q1 = \begin{cases} 5 & N \in (0, 100] \ 3 & N \in (100, \infty) \end{cases}) |
| B | 子空间数量 | 1 |
| G | 种群大小 | 20 |
| Q2