竞争算法优化BP神经网络性能研究

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针对诸多群智能算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的特点,提出一种参数设置少,全局搜索能力强的竞争算法.通过10个基准函数与粒子群算法的比较,30次试验下竞争算法的平均值与最小值均优于粒子群算法,验证了该算法的有效性.用竞争算法优化BP神经网络,并对11个测试数据集进行分类,实验结果表明,用竞争算法优化后的BP神经网络在11个测试集上性能均优于原始算法,且在大部分测试集上性能优于用遗传算法优化的BP神经网络.该算法能有效提高分类正确率,增强鲁棒性.

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来源
《计算机系统应用》 |2019年第5期|173-177|共5页
作者
卢滢宇;
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作者单位

宁波职业技术学院公共教学部;

宁波 315800;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
BP神经网络; 竞争算法; 基准函数; 测试数据集;

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