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基于简化智能单粒子算法的神经网络及其在数字识别上的应用

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本文针对智能单粒子优化算法(Intellgence single particleoptimizatio,ISPO)算法过分依赖于给定参数这一缺陷,提出了改进的简化智能单粒子算法(Simplified intelligencesingle panicle optimization,SISPO),并成功将其应用于训练神经网络。在保持ISPO寻优性能的同时,SISPO算法不冉需要专门设定参数。我们将提出的SISPO神经网络训练算法(Simplifiedintelligence single particle optimization networkSISPONN)通过手写体数字识别进行了实验。结果表明,SISPONN算法比诸如梯度下降法之类的传统BP算法取得了更小的训练误差和测试误差,训练效果更好,能够更有效用于训练结构复杂的神经网络。

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来源
《2008年全国模式识别学术会议》|2008年|349-353|共5页
会议地点北京
作者
周家锐; 纪震; 沈琳琳;
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作者单位

中国自动化学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模式识别与装置;
关键词
智能单粒子算法; 神经网络; 数字识别;

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