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Genetische Algorithmen und kstliche neuronale Netze wurden in den letzten zwei Jahrzehnten kombiniert, um verschiedene Probleme zu l飉en. Erstere wurden verwendet, um Parameter und Topologieentscheidungen f letztere zu finden oder um Einschr鄚kungen des Lernalgorithmus zu bew鄟tigen. Einige Probleme erfordern den Einsatz neuronaler Netze als alternative L飉ung, aber Studien, die eine Methodik zur Ermittlung der f eine bestimmte Anwendung am besten geeigneten neuronalen Architektur entwickeln, sind in der Literatur selten zu finden. In dieser Arbeit wenden wir genetische Algorithmen an, um neuronale Gewichte zu suchen, und verwenden diese Informationen, um die beste Struktur zu ermitteln und die Effizienz des Lernalgorithmus zu messen. Wir haben ein Kanalentzerrungsproblem als Beispiel verwendet, um die vorgeschlagene Methodik zu testen. Die Ergebnisse dieser Anwendung sind sehr vielversprechend.
