利用人工鱼群算法优化前向神经网络

被引：33

作者：

马建伟

张国立

谢宏

周春雷

王晶

机构：

[1] 华北电力大学计算机科学与工程系

[2] 华北电力大学应用数学系

[3] 上海海事大学电子工程系

[4] 华北电力大学计算机科学与工程系河北保定

[5] 河北保定

[6] 上海

来源：

关键词：

人工鱼群算法; 前向神经网络; 随机搜索;

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：

人工鱼群算法(AFSA)是一种最新提出的新型的寻优策略,文中尝试将人工鱼群算法用于三层前向神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明AFSA具有鲁棒性强,全局收敛性好,以及对初值的不敏感性等特点。

引用

页码：21 / 23

页数：3