综合改进的粒子群神经网络算法

摘要：

粒子群优化算法是一种解决非线性、不可微和多峰值复杂优化问题的优秀算法,但该算法在进化后期容易出现速度变慢以及早熟的现象;BP神经网络的学习算法是基于梯度下降这一本质的,因此存在着容易陷于局部极小值,收敛速度慢,训练时间长等问题.针对上述现象,对粒子群优化算法进行了增强粒子多样性和避免种群陷入早熟两个方面的改进,并提出了一种基于改进算法的粒子群神经网络算法,最后通过在IRIS数据集上进行的仿真实验验证了改进的有效性.

关键词：粒子群优化、神经网络、群智能、BP算法、粒子多样性

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2890-2892,2896