10.3969/j.issn.1009-3044.2007.08.117
基于粒子群优化算法的神经网络在英文字母识别中的应用
粒子群优化算法是基于群体智能理论的全局优化算法,它通过种群中粒子间的合作与竞争,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.其优势在于操作简单,容易实现.文中对一种新的算法PSO-BP进行了研究,该充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,并与BP算法一起对44像素的英文字母进行识别比较.实验表明,将粒子群算法用于神经网络的优化,收敛速度更快,预测精度更高,而且算法简单,且对更高像素的英文字母识别同样适用.
粒子群算法、人工神经网络、英文字母识别、优化
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TP37(计算技术、计算机技术)
2007-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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