改进的粒子群优化算法在神经网络中的应用

来源 :兰州大学 | 被引量 : 7次 | 上传用户：zhongguorenaaa

【摘要】

：

目的——在目前的研究中,粒子群优化算法存在着一定的缺陷,由于本身容易陷入局部最优解造成收敛精度低和不易收敛,尤其是将粒子群优化算法应用到其它算法当中,特别是在神经网络的训练当中效果很不理想,探究使得粒子群优化全局收敛的充要条件显得尤为重要。方法——以群体自适应度方差和最小停滞次数为粒子群收敛的判决条件,提出APSO优化算法,后在五个标准测试函数对比标准粒子群优化算法验证其结果,最优将APSO优化算

【作者】

：

李鹏毅

【出处】

：

兰州大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

智能优化粒子群优化算法神经网络适应度方差最小停滞

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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技术领域,包括主机、控制电路和计算机三部分组成,主机包括由棱镜。敏感膜敏感芯片、半导 Ue*M#

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