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文檔簡(jiǎn)介
1、本文首先介紹了遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)以及用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，然后討論了用進(jìn)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)逼近觀測(cè)方程為非線性的貝葉斯動(dòng)態(tài)模型的方法，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值用遺傳算法確定，這樣就避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中目標(biāo)函數(shù)存在局部極小點(diǎn)的缺陷；MCMC方法是處理非線性貝葉斯動(dòng)態(tài)模型的一種極為有效的模擬方法，對(duì)于不易直接取樣的密度函數(shù)，可以考慮用Metropolis-Hastings方法，通過構(gòu)造一個(gè)易于抽樣的建議分布來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)函數(shù)
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