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一种基于鸽群优化算法的多层感知器训练方法

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本发明公开了一种基于鸽群优化算法的多层感知器训练方法，首先初始化鸽群算法的基本参数，随机初始化个体的位置和范围；然后在指南针算子阶段根据具体的公式更新鸽子的位子和速度，旨在扩大多层感知器的参数寻优范围；接下来在地表算子阶段利用具体的公式加快收敛速度和深入挖掘局部最优；在每次迭代中，用于评价个体的适应度值的函数是个体所携带的参数对应的多层感知器的均方误差；本发明与传统的BP算法在训练多层感知器的过程中，能够克服BP算法训练多层感知器易陷入局部最优解和寻优过程慢的特性，能够尽可能的挖掘出最优性能的多层感知器参数，提升了多层感知器的性能。

著录项

公开/公告号CN109308523A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-02-05

原文格式PDF
申请/专利权人湖北工业大学;
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申请/专利号CN201811086479.X
发明设计人叶志伟;孙一恒;王春枝;苏军;金灿;孙爽;郑逍;陈凤;刘伟;严灵毓;
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申请日2018-09-18
分类号G06N3/08(20060101);G06N3/00(20060101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人魏波
地址 430068 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号
入库时间 2024-02-19 06:40:42

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-03-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20180918

实质审查的生效
2019-02-05

公开

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