10.3969/j.issn.1000-3428.2006.14.067
一种新的基于粒群优化的BP网络学习算法
标准BP学习算法是多层感知器的一种训练学习算法,是基于无约束极值问题的梯度法而设计的.针对标准算法存在的收敛速度慢、目标函数易陷入局部极小等缺点,该文提出了一种基于粒群优化的全新学习算法--粒群学习算法.该算法采用并行全局寻优策略,使网络以更快的速度收敛至全局最优解,且更易于编程实现.仿真实例证明,该算法是一种简洁高效的BP神经网络学习算法,有着极为广泛的应用前景.
多层感知器、BP算法、粒群优化、粒群学习算法
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TP183(自动化基础理论)
2006-08-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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