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一种新的基于量子差分进化算法的神经网络优化方法

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本文提出了一种协同量子差分进化算法(CQGADE),同时优化神经网络的结构和参数,量子遗传算法用来优化神经网络的结构和隐层节点数,差分算法用来优化神经网络的权值,训练的神经网络的连接开关能有效删除冗余连接,算法的量子概率幅编码和协同机制来提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。仿真实验结果表明:用训练后的神经网络预测太阳黑子具有更好的预测精度和鲁棒性。

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来源
《2011年中国过程系统工程年会暨PSE专业委员会20周年特别年会（PSE2011）》|2011年|451-457|共7页
会议地点北京
作者
周仁; 赵亮; 杜文莉; 钱锋;
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作者单位

中国系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; 差分进化算法; 优化方法; 量子遗传算法; 仿真分析;

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