蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络

李伟强; 徐建城; 殷剑锋

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蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络

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训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优,因而训练过程的实质是一项优化任务.传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷.介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法,它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随机优化算法.该算法把探查和开发过程有效地结合在一起,并采取了跳出局部最优的搜索策略.成功地把该算法应用于神经网络训练的基本问题:异或问题、N位奇偶校验和编码解码问题,并与传统的BP算法进行比较.仿真实验证明其性能较传统的GD算法和LM算法更为优越.

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来源
《计算机工程与应用》 |2009年第24期|43-4549|共4页
作者
李伟强; 徐建城; 殷剑锋;
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作者单位

西北工业大学电子信息学院;

西安;

710072;

西北工业大学电子信息学院;

西安;

710072;

西北工业大学电子信息学院;

西安;

710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
蜜蜂群优化; 训练算法; 前馈神经网络;

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