改进粒子群算法对BP神经网络的优化

沈学利; 张红岩; 张纪锁

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介绍一种基于改进粒子群算法优化BP网络的权值调整综合方法.该算法在传统BP算法的误差反传调整权值的基础上,引入粒子群算法的权值修正,并且在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型.结果表明,改进算法不仅可以克服传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部权值的局限,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力.

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来源
《计算机系统应用》 |2010年第2期|57-61|共5页
作者
沈学利; 张红岩; 张纪锁;
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作者单位

辽宁工程技术大学;

电子与信息工程学院;

辽宁;

葫芦岛;

125105;

辽宁工程技术大学;

电子与信息工程学院;

辽宁;

葫芦岛;

125105;

辽宁工程技术大学;

电子与信息工程学院;

辽宁;

葫芦岛;

125105;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
粒子群算法; 惯性权值; 神经网络; BP算法; 优化;

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