20、模块化神经网络架构优化

模块化神经网络架构优化

1. 引言

在计算智能领域，模块化神经网络（MNNs）因其结构灵活性和高效性而备受关注。为了进一步提升MNNs的性能，尤其是针对模式识别等复杂任务，结合粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）的混合方法逐渐成为研究热点。本文介绍了一种新的混合进化方法（FPSO + FGA），该方法利用模糊逻辑来优化模块化神经网络的架构，并展示了其在人脸识别和数学函数优化中的应用效果。

2. 混合方法介绍

FPSO + FGA方法结合了PSO和GA的特点，使用模糊系统进行结果集成和参数适应。具体步骤如下：

1. 接收优化问题 ：首先，系统接收一个需要优化的数学函数或模式识别任务。
2. 评估个体方法 ：分别评估FPSO和FGA在该问题上的表现，记录误差和误差变化量。
3. 主模糊系统接收评估结果 ：主模糊系统接收步骤2产生的值，即误差和误差变化量。
4. 决定使用哪种方法 ：主模糊系统根据评估结果决定使用FPSO还是FGA进行优化。
5. 参数调整 ：另一个模糊系统接收误差和误差变化量作为输入，评估是否需要改变FPSO或FGA中的参数。
6. 执行优化 ：根据评估结果，激活相应的优化方法（FPSO或FGA）。
7. 重复优化过程 ：重复上述步骤，直到满足算法的终止条件。