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基于粒子群优化的BP网络学习算法
被引量：
31
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作者
王岁花
冯乃勤
李爱国
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003年第8期74-76,共3页
本文提出一种新颖的基于粒子群优化的BP网络学习算法 ,该算法是一种全局随机优化算法。用Iris分类问题 ,将所提出的算法与BP算法作了对比实验。实验结果表明 :所提出的算法性能优于BP算法 。
关键词
人工神经网络
BP网络
学习
算法
粒子群
优化
全局随机优化算法
在线阅读
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职称材料
初始中心优化的K-Means聚类算法
被引量：
47
2
作者
李飞
薛彬
黄亚楼
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002年第7期94-96,共3页
1.引言 聚类分析(clustering)是人工智能研究的重要领域.聚类方法被广泛研究并应用于机器学习、统计分析、模式识别以及数据库数据挖掘与知识发现等不同的领域.
关键词
遗传
算法
随机
全局
优化
搜索
算法
K—Means聚类
算法
初始聚类中心
优化
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职称材料
题名
基于粒子群优化的BP网络学习算法
被引量：
31
1
作者
王岁花
冯乃勤
李爱国
机构
河南师范大学计算机科学系
西安科技学院计算机科学系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003年第8期74-76,共3页
文摘
本文提出一种新颖的基于粒子群优化的BP网络学习算法 ,该算法是一种全局随机优化算法。用Iris分类问题 ,将所提出的算法与BP算法作了对比实验。实验结果表明 :所提出的算法性能优于BP算法 。
关键词
人工神经网络
BP网络
学习
算法
粒子群
优化
全局随机优化算法
Keywords
Neural network Particle swarm optimizer BP algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
初始中心优化的K-Means聚类算法
被引量：
47
2
作者
李飞
薛彬
黄亚楼
机构
南开大学计算机科学与技术系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002年第7期94-96,共3页
基金
天津市自然科学基金(003600311)
文摘
1.引言 聚类分析(clustering)是人工智能研究的重要领域.聚类方法被广泛研究并应用于机器学习、统计分析、模式识别以及数据库数据挖掘与知识发现等不同的领域.
关键词
遗传
算法
随机
全局
优化
搜索
算法
K—Means聚类
算法
初始聚类中心
优化
Keywords
K-Means algorithm, Genetic algorithm, Gene difference
分类号
O242.23 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化的BP网络学习算法
王岁花
冯乃勤
李爱国
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
初始中心优化的K-Means聚类算法
李飞
薛彬
黄亚楼
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002
47
在线阅读
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职称材料
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