一种新的基于粒群优化的BP网络学习算法

标准BP学习算法是多层感知器的一种训练学习算法,是基于无约束极值问题的梯度法而设计的。针对标准算法存在的收敛速度慢、目标函数易陷入局部极小等缺点,该文提出了一种基于粒群优化的全新学习算法——粒群学习算法。该算法采用并行全局寻优策略,使网络以更快的速度收敛至全局最优解,且更易于编程实现。仿真实例证明,该算法是一种简洁高效的BP神经网络学习算法,有着极为广泛的应用前景。