在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值。提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出了整体算法过程。采用该方法构建的神经网络计算两自由度的机械手参数,并通过实例仿真与常规凭经验构建网络结构及采用BP 学习算法相比较,采用遗传算法构建的神经网络具有仿真精度高、占用资源少、计算效率高等优点。
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