共 5 条
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
来源:
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
收藏
页码:69 / 71+86
+86
页数:4
相关论文