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Received:September 23, 2008
Received:September 23, 2008
中文摘要: 标准GEP 方法作为一种新型的演化计算方法在回归和分类方面已经取得了很好的效果。本文在简要介绍采用GEP 演化神经网络的基础上，指出了该方法在二次及以上建模问题中所存在的缺陷，提出并实现了一种改进的GEP 神经网络演化方法(IGEPNN)，并将其应用到回归和分类问题中。实验证明该方法在回归和分类问题中具有良好的学习效果。
中文关键词: 基因表达式编程 神经网络 回归 分类
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:国家自然科学基金项目(60673063);国家863 计划项目(2007AA12Z141);浙江省自然科学基金项目(Y107551);浙江省教育厅项目(20060815)
| Author Name | Affiliation |
| 齐 星 | 浙江工业大学 软件学院 浙江 杭州 310023 |
| 秦绪佳 | 浙江工业大学 软件学院 浙江 杭州 310023 |
| 李 曲 | 浙江工业大学 软件学院 浙江 杭州 310023 |
| Author Name | Affiliation |
| 齐 星 | 浙江工业大学 软件学院 浙江 杭州 310023 |
| 秦绪佳 | 浙江工业大学 软件学院 浙江 杭州 310023 |
| 李 曲 | 浙江工业大学 软件学院 浙江 杭州 310023 |
引用文本：
齐 星,秦绪佳,李 曲.一种改进的GEP 神经网络演化方法及其应用.计算机系统应用,2009,18(4):49-52
.An Improved Method for Evolving GEP Neural Network.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(4):49-52
齐 星,秦绪佳,李 曲.一种改进的GEP 神经网络演化方法及其应用.计算机系统应用,2009,18(4):49-52
.An Improved Method for Evolving GEP Neural Network.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(4):49-52
