摘要：

人工神经网络应用的关键在于权值和结构的优化。思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化算法，具有极强的全局寻优能力，在数值优化和非数值优化方面均显示出明显的优越性。本文在思维进化计算框架的基础上，提出了一种用于人工神经网络权值与结构优化的思维进化算法，设计了有效的结构优化‘趋同’与‘异化’算
 子；在局部范围内寻求局部最优解，然后使用异化算子跳出局部范围的约束，在整个解空间寻求全局最优解。仿真结果说明了方法的正确性与有效性。

关键词: 人工神经网络 思维进化计算 MEC 结构优化 权值