基于最具影响粒子群优化的BP神经网络训练

被引:6
作者
王慧
刘希玉
机构
[1] 不详
[2] 山东师范大学信息科学与工程学院
[3] 不详
关键词
粒子群优化算法; 神经网络; 学习算法; 最具影响粒子; 复合适应度;
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
系统地介绍了粒子群优化算法,将粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,提出了一种改进的粒子群算法——最具影响粒子PSO算法BIPSO,并利用复合适应度即均方误差和误差均匀度之和作为BIPSO训练神经网络的指标,并对它与其他的神经网络训练算法诸如BP算法、GA算法、PSO算法进行了比较。实验结果表明:BIPSO性能优于其他算法,更容易找到全局最优解,具有更好的收敛性。
引用
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页数:4
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