基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化

被引：5

作者：

赵晶 ^{[1
,2
]}

孙俊 ^{[1
]}

须文波 ^{[1
]}

机构：

[1] 江南大学物联网工程学院

[2] 山东轻工业学院现代教育技术中心

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 10期

关键词：

模糊神经网络; 参数优化; 量子粒子群算法; 文化算法; 混沌时间序列;

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：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

模糊神经网络参数学习是一个函数优化问题。针对已有优化方法收敛精度不高的缺点,提出基于文化量子粒子群算法的模糊神经网络参数优化,并将其应用于混沌时间序列预测。仿真实例结果证实了该算法的优越性。

引用

收藏

页码：17 / 19+22 +22

页数：4

相关论文

共 2 条

[1] 基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器 [J].

李秀英 ;

韩志刚 .

黑龙江大学自然科学学报, 2010, 27 (02) :272-276

[2]

神经—模糊和软计算[M]. 西安交通大学出版社 , 张平安,高春华等译, 2000