一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

被引：9

作者：

秦毅男 ^{[1
]}

廖晓辉 ^{[1
]}

赵庆治 ^{[2
]}

机构：

[1] 郑州大学电气工程学院

[2] 开封市供电公司

来源：

河南师范大学学报(自然科学版) | 2007年 / 03期

关键词：

粒子群优化; 进化算法; 神经网络;

D O I：

10.16366/j.cnki.1000-2367.2007.03.071

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.

引用

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页码：169 / 171

页数：3

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共 4 条

[1] 粒子群优化算法综述 [J].

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