• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Conference on Natural Computation;ICNC '09 >An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network
【24h】

An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network

机译：改进的PSO算法优化BP神经网络

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper presents a new BP neural network algorithm which is based on an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm. The improved PSO (which is called IPSO) algorithm adopts adaptive inertia weight and acceleration coefficients to significantly improve the performance of the original PSO algorithm in global search and fine-tuning of the solutions. This study uses the IPSO algorithm to optimize authority value and threshold value of BP nerve network and IPSO-BP neural network algorithm model has been established. The results demonstrate that this model has significant advantages inspect of fast convergence speed, good generalization ability and not easy to yield minimal local results.
机译：本文提出了一种新的BP神经网络算法，该算法基于一种改进的粒子群优化（PSO）算法。改进的PSO算法（称为IPSO）采用自适应惯性权重和加速度系数，可以显着提高原始PSO算法在全局搜索和解决方案微调方面的性能。本研究使用IPSO算法对BP神经网络的权限值和阈值进行优化，并建立了IPSO-BP神经网络算法模型。结果表明，该模型具有收敛速度快，泛化能力强，不易产生最小局部结果的显着优点。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号