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- [4] A robust evolutionary algorithm for training neural networks[J]. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2001, 10 (03) : 214 - 230Yang, JMKao, CY
基于粒子群优化的神经网络训练算法研究
被引：91
作者：
高海兵
高亮
周驰
喻道远
机构：
[1] 华中科技大学工业工程系自动化所
来源：
基金：
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词：
粒子群优化;
神经网络;
遗传算法;
模式分类;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breastcancer模式分类问题 ,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响 .与BP算法及遗传算法比较 ,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度 .仿真结果表明 ,SPSO是有效的神经网络训练算法 .
引用
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