粒子群优化的BP网络学习算法研究及应用

被引：8

作者：

潘昊

韩小雷

机构：

[1] 不详

[2] 武汉理工大学计算机科学与技术学院

[3] 不详

来源：

关键词：

人工神经网络; 粒子群优化算法; 融合; 水泥水化;

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：

提出一种新的基于粒子群优化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法,将该算法与传统BP—PSO算法对比实验表明:提出的算法性能优于BP算法,而且具有良好的收敛性,并成功应用于水泥水化过程仿真。

引用

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页数：3

共 4 条

[1] 基于改进的PSO算法的神经网络集成 [J].

施彦 ;

黄聪明 ;

侯朝桢 .

[2] 基于粒子群优化的BP网络学习算法 [J].

王岁花 ;

冯乃勤 ;

李爱国 .

[3] 粒子群优化算法 [J].

李爱国 ;

覃征 ;

鲍复民 ;

贺升平 .

[4]

神经网络与神经计算机导论[M]. 西北工业大学社 , 李孝安, 1994