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题名基于自适应花授粉算法的BP神经网络结构优化
被引量：13
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作者
卞京红
贺兴时
范钦伟
伊宝民
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机构
西安工程大学理学院
长安大学工程机械学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第3期50-56,130,共8页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2014JM100)
陕西省自然软科学研究计划项目(No.2014KRM2801)
+1 种基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(No.14JK1282)
陕西省教育厅专项科研计划项目(No.16JK1341)
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文摘
传统的BP神经网络通过梯度下降法来调整网络的权值和阈值,使网络存在易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷,在很大程度上限制了BP神经网络的应用。针对BP网络存在的不足,提出利用自适应花授粉算法来优化BP网络的权值和阈值。对花授粉算法(FPA)中的转换概率做自适应调整,并引入自适应的变异因子,提出了自适应的花授粉算法(SFPA);通过两种不同的结合方式将SFPA与BP神经网络进行融合,从而提出了SFPA1-BP神经网络和SFPA2-BP神经网络;通过函数逼近实验和数据集分类实验对新网络的性能进行验证。结果表明,SFPA1-BP和SFPA2-BP在函数逼近和分类方面都优于标准BP网络,且SFPA1-BP具有更高的泛化能力及学习能力。
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关键词
BP神经网络
花授粉算法
转换概率
变异因子
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Keywords
Back-Propagation neural network
Flower Pollination Algorithm(FPA)
switch probability
mutation operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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